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«Cómo instalar Python 3 y configurar un entorno de programación en un servidor Ubuntu 18.04» por Lisa Tagliaferri

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Introducción

Python es un lenguaje de programación flexible y versátil que puede ser aprovechado para muchos caso, especialmente en guiones, automatización, análisis de datos, aprendizaje automático y desarrollo en infraestructuras que soportan servicios. Fue publicado por primera vez en 1991 con un nombre inspirado por el grupo de comedia Monty Python, ya que el equipo de desarrollo quería hacer de Python un lenguaje de programación que fuera divertido de usar. Rápido para ser configurado y escrito en un estilo relativamente sencillo con retorno inmediato de errores, Python es una gran opción tanto para desarrolladores principiantes y avanzados. Python 3 es la versión más reciente de este lenguaje y es considerado su futura opción.

Este tutorial le permitirá tener configurado un servidor Ubuntu 18.04 con un entorno de programación para Python 3. El programar sobre un servidor tiene muchas ventajas y ofrece apoyo en la colaboración a través de varios proyectos en desarrollo. Los principios generales expuestos en este tutorial son válidos para ser hechos bajo cualquier distribución Linux basada en Debian.

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Python: cómo obtener la dirección IP pública

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Este asunto tenía tiempo en nuestras mentes hasta que este vuestro sitio web estuvo «caído» durante varias horas debido a que nuestro propio proveedor de alojamiento web decidió instalar los certificados necesarios para poder establecer comunicaciones seguras y encriptadas entre los navegantes y nuestro servidor web (TLS o https, como quieran verlo). Por cierto que lo recibimos, dicho servicio, con mucho gusto y justificamos el tiempo fuera de línea debido a este evento (todo esto lo especulamos porque aún no hemos recibido un comunicado explícito al respecto).

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En todo caso el tema va, y debió haber ido (publicado) hace muchísimo tiempo por estos lares, mejor tarde que nunca, aquí vamos.

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Calculando factoriales de números grandes

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El día de ayer por medio del perfil de línea de tiempo del Doctor Juan González observamos el interesante artículo tutorial sobre Python publicado por Juan J. Merelo Guervós el cual incluye retos de programación. Ni tardo ni perezoso, a pesar de llegar cansado a mi hogar, y tras una vigorizante taza de café negro con leche de avena sin azúcar nos dimos a la tarea de practicar algunas cositas para mantener el cerebro en forma y al día con las novedades en programación.

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PTT: Python Twitter Tools by Mike Verdone

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Desde hace tiempo venimos utilizando nuestro propio robot (o «bot» como es la moda ahora mentarlos) para promocionar esta nuestra y vuestra humilde página web por Twitter y la verdad es que no habíamos prestado mayor atención al trabajo hecho con la librería que permite hacerlo. Utilizamos Twitter por su simplicidad y el soporte que tenía por medio de mensajes de texto «Short Message Service SMS«a los móviles celulares: sencillo y elegante. Pero mejor estructuremos esta entrada para explicaros (y compartir) nuestro conocimento acerca del tema ¡Vengan con nosotros en este nuevo registro en la bitácora!

Breve historia del Twitter.

Que no os vamos a aburrir mucho con esto, pero por algo se empieza. Como preludio consideramos justo reconocer que los creadores de Twitter debe haberse inspirado en algún momento en el famoso protocolo de comunicaciones llamado «Internet Relay Chat IRC» el cual fue creado en 1988 por Jarkko Oikarinen y que tuvo su apogeo en el año 2004 con el popular juego de acción QuakeNet (240 mil usuarios -solo esa red, a nivel mundial hay muchas otras redes de usuarios-). Desde ese año el IRC ha ido declinando en el número de usuarios y llegado el año 2006 Jack Dorsey, Noah Glass, Biz Stone y Evan Williams fundan Twitter y en seis años consiguen 100 millones de usuarios que «tuiteaban» 340 millones de mensajes diarios. Inicialmente no fue pensada como una red social sino como un blog que utilizaría los mensajes de texto por teléfono móvil y debido a su limitación de 140 caracteres se convirtió de facto en un microblogging.

Nosotros usamos Twitter desde el año 2011, justo un año después de haber comenzado a utilizar la tecnología OAuth -desarrollada en las entrañas de Twitter desde el mismo año de su nacimiento en el 2006- para ganar seguridad y libertad de programación a aplicaciones de terceros con una «Application Programming Interface API«. Acá en Venezuela el operador Movistar (antes conocida como Telcel) daba soporte para enviar mensajes al Twitter por medio de mensajes de texto al número 89338 (TWEET) y funcionaba de maravillas pero actualmente no prestan el servicio, imaginamos que por falta de arreglo económico entre ambas empresas, recordad que nadie trabaja gratis (sin embargo se ganan una buena pasta vendiendonos megabytes de datos que usamos en Twitter). Otro aspecto del impacto de Twitter en nuestra vida diaria es la inclusión del verbo «tuitear» en el Diccionario Castellano de la Real Academia Española así que si en adelante no lo incluimos entre comillas pues ya veis que es «legal» usarlo así ya que es un anglicismo formalmente reconocido (¡qué fuertes son los Poderes Fácticos del siglo XXI!).

Para aquellos que queréis saber más de la historia y funcionamiento del Twitter -en inglés, publicado en el año 2016 por Amelia Norton y creado por Andreas Schreiber en 2009- navegad hasta este sitio donde publica unas diapositivas digitales donde la primera mitad explica todo esto y más adelante entra en materia más profunda; está profusamente ilustrado y va paso a paso:

¿Que cómo era el Twitter antes del OAuth? Podéis leer este artículo publicado en el año 2009 donde dan cuenta de como «tuitear» por medio del comando curl:

curl -u usuario:contraseña -d status="Tu mensaje" http://twitter.com/statuses/update.xml

¡Increíble! Fijaos que Twitter ni siquiera era una página segura (https) y el usuario y contraseña viajaban libres por la red ¡eran otros tiempos, éramos más confiados (y con menos preocupaciones)! (Gracias Nacho por tu explicación, como veís 8 años después tus palabras aún resuenan en el ciberespacio). Acá otro artículo comentan como, incluso, como «tuitear» con PHP y curl y analizar la respuesta en formato tanto en formato XML como JSON.

Pero he aquí que ya el Sr. Nacho explicaba como utilizar el lenguaje Python con las librerías del sr. Mike Verdone creador de la «Python Twitter Tools PTT«, un software de código abierto y apoyado plenamente por la Fundación Python, y éste es el artículo principal de esta entrada.

«Python Twitter Tools PTT» por Mike Verdone.

Funcionamiento básico de la red Twitter.

Twitter siempre ha utilizado el software libre para lograr sus propósitos y en un principio utilizaba MySql como manejador de base de datos, pero pronto le quedó pequeña para sus propósitos.

Lo que aquí expresamos es a grandes rasgos, no esperéis una explicación al detal de la tecnología usada por Twitter; lo expresamos a nuestra forma y entendimiento y lo plasmamos de la manera más simple posible y si cometemos algún error hacednolos saber por nuestra cuenta Twitter @ks7000.

Ahora Twitter utiliza Ruby on Rails en servidores Java con «Content Delivery Network CDN» distribuidos en todo el mundo y cada identificador de mensaje es único y tiene información acerca de su geolocalización para poder manejar la gran cantidad de información que se genera segundo a segundo. En el acortador de direcciones ubicado en http://t.co aparte de ahorrar espacio en los mensajes también revisa y detiene los enlaces maliciosos (páginas falsas, páginas con código dañino, etc) y en el servicio https://twimg.com/ permite almacenar las imágenes que acompañan el mensaje. También han incluido soporte para emoticons que en realidad es soporte para todos los caracteres que soporta el UNICODE, así como soporte para «gifs animados» (que en realidad son convertidos a formato MP4), así como transmisión de vídeo en vivo por Periscope y a futuro vienen muchos cambios más para mantener con vida esta red. Uno de los más redituables son los «Twitter Ads» que es publicidad personalizada ¡repetimos, nadie trabaja gratis!

Twitter y el software desarrollado por terceros.

El equipo de Twitter creó y desarrolló de manera abierta la tecnología OAuth para que aplicaciones de terceros puedan acceder a ciertas características de nuestra cuenta en Twitter sin necesidad de darle nuestra contraseña de cuenta. Esto se logra de la siguiente manera:

  • Un equipo de desarrolladores se unen y crean una cuenta en Twitter. Deben colocar, al menos, un número de teléfono celular para recibir por mensaje de texto la confirmación de apertura de la cuenta deseada, así es que al menos es una persona real a quien le pertenece el número telefónico y es responsable de dicha cuenta.
  • Si es un proyecto muy grande el siguiente paso más probable es que contacten a Twitter -en San Francisco si viven y trabajan en los Estados Unidos de América o en Dublín, Irlanda, para el resto de los países del mundo- para solicitar una cuenta verificada (las cuentas que son identificadas con un símbolo azul y tooltip que las anuncia). Twitter recomienda que para proyectos pequeños -que por supuesto tienen su propio dominio web- publiquen en su página web la cuenta twitter oficial -tal como nosotros hacemos acá-. Esta norma rige también para personalidades, artistas, políticos, páginas de los gobiernos, etc.
  • Una vez hayan configurado sus datos en Twitter hay un apartado que permite crear dos token llamados “Consumer Key” (Clave de Consumidor) y “Consumer Secret” (Secreto de Consumidor) que deben ser almacenados de forma segura por los desarrolladores de la futura aplicación (en PTT está almacenada en donde alojan el código fuente, GitHub). Un token no es más que una larga secuencia alfanumérica de caracteres regidos por fórmulas matemáticas que permiten identificar de manera unívoca un objeto de software.
  • Una vez obtenida la Clave del Consumidor la aplicación debe proveer un enlace hacia Twitter con la siguiente orden:  «https://api.twitter.com/oauth/authorize?oauth_token=Consumer_Key». Si no hemos iniciado sesión en Twitter introduciremos nuestro usuario y contraseña la cual se la estamos entregando a Twitter por medio de una página web segura https, no a la aplicación en sí.
  • Una vez entramos en Twitter nos redirigirá a una página donde explica qué privilegios solicita la aplicación y y botón para aprobarla. Muy importante que leamos bien que derechos de acceso otorgamos, si estamos de acuerdo le damos aceptar.
  • Una vez que aprobamos Twitter genera a su vez otros dos token que son enviados a la aplicación que desea acceder a ciertos elementos de nuestra cuenta. Si la aplicación web está instalada en nuestro ordenador o dispositivo móvil por medio de un PIN que nos muestra Twitter por pantalla lo copiaremos y suministraremos a la aplicación para que ella obtenga por sus propios medios los dos token personalizados para nosotros y procederá a guardar en nuestra máquina. Si es una aplicación web se redirijirá la página y obtendrá ella misma los dos token necesarios.
  • El punto anterior funciona de dos maneras diferentes: en la aplicación instalada en nuestro ordenador o celular los token se almacenarán en nuestros equipos. Si es una aplicación web los token se almacenarán en el o los servidores de la aplicación. En el primer caso nosotros usaremos los 2 token personalizados -público y privado-, en el segundo caso será la aplicación de manera autónoma quien los usará -y nosotros nunca sabremos los valores de los token generados, a diferencia del primer método-.
  • En cualquier momento podemos eliminar el acceso a la aplicación si nos dirigimos a «https://twitter.com/settings/applications» y pulsamos el botón de revocar: esto simplemente hace que Twitter inactive los dos token que generamos y así negará el acceso a las partes de nuestra cuenta que habíamos autorizado.
  • Las partes de nuestras cuentas que podemos otorgar acceso son las siguientes (caso PTT):
    • Acceder a nuestra línea de tiempo (los tuits de las cuentas que seguimos).
    • Enviar mensajes públicos y/o privados con nuestra cuenta.
    • Permitir leer nuestros datos: avatar, nombre e incluso nuestro correo electrónico.
    • Seguir y/o dejar de seguir otras cuentas en Twitter.
  • Se ha hecho ya costumbre el crear estas aplicaciones simplemente para permitirnos emitir comentarios en las páginas web o por medio de varias páginas web que se afilien a esa aplicación: Disqus es un buen ejemplo de ello, son aplicaciones con una API basadas a su vez en las herramienta API de Twitter con el esquema de autorización OAuth.
  • Aunque logren acceder a nuestro ordenador o si nos roban o se pierde nuestro teléfono celular siempre podemos iniciar sesión en Twitter en cualquier otro equipo confiable y revocar el acceso a dichas aplicaciones: eso inutiliza los token personalizados que fueron generados.
  • De igual manera si el sitio que aloja la aplicación web que autorizamos les roban dichos token personalizados hacemos lo mismo del punto anterior. Un ejemplo de pérdida de datos fue lo sucedido con TweetGif.

Instalando PTT.

Ya hemos publicado como instalar el lenguaje Python en nuestras máquinas, así que aquí solo escribiremos como instalar las utilerías desarrolladas por el sr. Mike Verdone. Debemos entonces referiros a otro de nuestros posts donde explicamos la clasificación de las funciones en Python: las que provienen de terceros deben instalarse con PIP. Hacemos notar por experiencia propia que GNU/Linux Debian Jessie 8.8 no trae instalado por defecto el pip. No hay problema, lo que debemos hacer es escribir -con derechos de administrador root ganados con su-:

apt-get install python-pip

Tras lo cual no solicitará que introduzcamos el DVD N° 1 (el 2° y el 3° contienen aún mucho más software pero menos utilizados) por lo que nos ahorramos el conectarnos a internet (por eso decimos que viene «instalado por defecto» en las distribuciones GNU/Linux). Una vez tengamos instalado el pip debemos lanzar la siguiente instrucción:

sudo -H pip install twitter

El parámetro -H en sudo (o, si gustan, –set-home) especifica que la política de seguridad sea fijada en el usuario actual que ejecuta el comando a efectos de registrar una entrada en la base de datos de contraseñas del usuario, aunque es la opción por defecto hay que recalcarsela cuando instalemos cualquier otro paquete con PIP. Acá podéis ver el resultado del comando, nos instala la última versión disponible a la fecha, la 1.17.1:

sudo -H pip install twitter
sudo -H pip install twitter

Comentarios de Mike Verdone sobre la versión 1.9.1

En enero de 2013 anunció la liberación de la versión 1.9.1 con las nuevas características para el momento pero lo que nos llamó la atención fue el siguiente comentario en el último párrafo en su blog:

At this point I rarely do dev work on Python Twitter Tools. I merely evaluate and merge the pull requests submitted by other talented developers. A great big thank you to all of them! Their names reside safely in the Git project history, for all eternity.

Que traducido al castellano sería más o menos lo siguiente:

En este momento raramente desarrollo trabajo en «Python Twitter Tools». Yo simplemente evaluo y uno las propuestas enviadas por otros talentosos programadores. ¡Un grandioso agradecimiento a todos y cada uno de ustedes! Sus nombres reposarán de forma segura en la historia del proyecto (en formato Git), por toda la eternidad.

Esto, para nosotros, es poesía para nuestros oídos y una muy buena apología al Software Libre, ¡Libertad!

Configurando PTT por primera vez.

El Python Twitter Tools viene conformado por dos componentes: las librerías en si mismas -que podremos usar si tenemos nuestras propios token otrogados por Twitter a traves de nuestra cuenta allí creada- y un archivo ejecutable llamado twitter que podremos llamar por medio de una ventana terminal.

Primero explicaremos como usar el ejecutable compilado con ayuda los token pertenecientes a Mike Verdone, es decir, vamos a autorizar única y exclusivamente al programa twitter que instalamos por medio de PIP para que interactue con nuestra cuenta en Twitter.

twitter authorize
twitter authorize

Lanzamos una ventana terminal y escribimos simplemente «twitter authorize» lo cual hará que dicho software lance un navegador por el siguiente enlace:

Authorise Command-line Tool to use your account?
Authorise Command-line Tool to use your account?

Notad que la página web es segura, «candado verde» (si no hemos iniciado sesión e Twitter, pues ingresad y la página se redirige) y que nos explica brevemente que accederá a leer los tuits que publican a quienes seguimos -esto es conocido como línea de tiempo o «timeline» en inglés-, ver la lista de quienes seguimos -y el permiso de seguir nuevas cuentas-, actualizar nuestro perfil cosa que nos sorprende ya que no vemos opciones documentadas para hacer esto (cambiar nuestro nombre, avatar, etc) lo cual investigaremos en detalle para qué quiere tener acceso a este renglón, y por último la habilidad de tuitear por nosotros de una manera automatizada (vamos a comenzar por esto último, enviar un mensaje al ciberespacio).

Una vez hallamos autorizado a la aplicación en la página del Twitter nos mostrará un PIN el cual fue pensado para aplicaciones que no tienen una interfaz web -léase aplicaciones de líneas de comandos- al cual el PTT llama con un argumento distinto al comando oauth_callback (toma el valor oob «out-of-band»). Dicho PIN debemos introducirlo en la entrada que requiere PTT tras lo cual se comunicará -vía curl, imaginamos con Twitter para obtener nuestros token personalizados que serán almacenados en la siguiente ubicación: ~/.twitter_oauth (un archivo oculto en nuestra carpeta personal «home»).

Una vez hallamos configurado adecuadamente la aplicación, no tenemos mas que escribir nuestro primer mensaje por medio de PTT: «twitter set» tras lo cual pedirá que ingresemos nuestro mensaje, presionamos intro y listo, se fue al universo del microblogging nuestra prueba:

Usando PTT (agradecimiento incluido):

Este mensaje lo enviamos el día 20 de mayo de 2017, cuando publicamos esta entrada (nosotros publicamos cuando consideramos tenemos algo suficientemente redactado, luego lo refinamos y con el paso del tiempo lo mantenemos actualizadas cada una de nuestras entradas en nuestro blog). En ese mensaje recibimos un «me gusta» por parte del usuario @sixohsix (ya comentamos que toda aplicación web de Twitter debe tener, por supuesto, una cuenta en Twitter).

Revisando cada una de las acciones de PTT.

Seguimos revisando la aplicación compilada twitter por la línea de comando, luego veremos el uso de las utilerías y programaremos. Para PTT es necesario tener instalado argparseque ya os hemos explicado como funciona– y es la que permite introducir «twitter -h» para saber sus acciones y preferencias. De número uno la opción por defecto es la que estudiaremos.

«twitter» ó «twitter friends».

Al escribir «twitter» estamos invocando en realidad «twitter friends«: esto devuelve por pantalla los mensajes o tuits -incluyendo los retuits- de las cuenta a las cuales seguimos. Recordad que vuestra velocidad de conexión al internet influirá en la respuesta, paciencia que puede tomar cierto tiempo.

Como nosotros vamos de programación, y por ende de tareas automatizadas, el primer uso que le vamos a dar es filtrar resultados con grep mediante el comando tubería. Lo que vamos a buscar son los tuits que contengan la palabra -valga la publicidad- «Samsung» utilizando la salida stdout al comando de filtrado grep de la siguiente manera:

twitter friend | grep "Samsung"
twitter friends | grep «Samsung»

Primero notad que debemos acostumbrarnos a entrecomillar siempre la clave a buscar ya que Twitter utiliza etiquetas cuyo prefijo es el caracter numeral «#» el cual significa comentario en el shell bash.

«twitter help» ó «twitter -h».

Por supuesto esta opción es insoslayable: retribuye las opciones documentadas o declaradas (como tenemos acceso al código fuente podremos estudiar y buscar opciones no documentadas debidamente).

«twitter follow» y «twitter leave».

Recordemos que le dimos permiso a la aplicación de seguir o dejar de seguir otra cuenta en Twitter, así que para seguir una cuenta escribimos «twitter follow @nombre_de_la_cuenta» y para dejar de seguirla «twitter leave @nombre_de_la_cuenta«. Nosotros la probamos con @cementerio una cuenta argentina que se dedica a emitir día a día el fallecimiento tanto de personajes famosos a nivel mundial como a nivel local, mirad la imagen:

twitter follow y twitter leave
twitter follow y twitter leave

«twitter list» y «twitter mylist».

Una lista en Twitter simplemente es un conjunto de cuentas que agrupamos según un criterio definido, en nuestro caso clasificamos a los desarrolladores de software por cada país del mundo. Las listas pueden ser públicas como privadas así que si vemos alguna cuenta que NO sigue a nadie no necesariamente quiere decir que sea una cuenta inactiva, tal vez tenga una lista privada para recibir información de manera discreta. Con «twitter list @nombre_de_usuario» podremos obtener los nombres de las listas públicas de un usuario de Twitter, lo estemos siguiendo o no (por supuesto, si no lo seguimos y su perfil es público). De lo contrario, si la cuenta está «protegida» (perfil privado) devolverá el error 34 con el mensaje «‘Sorry, that page does not exist.«; esto es así por la máxima privacidad al usuario: cuando le preguntamos al Twitter éste lo niega, incluso su existencia (es decir, no anuncia que la cuenta es privada). De esta opción hicimos pruebas pero no publicamos las cuentas protegidas que consultamos para conservar la privacidad pero hemos de deciros que funciona a la perfección (si acaso podríamos hacer un «fork» para el tratamiento de mensajes de error, -vamos a ver hasta dónde llegamos-). Con la opción mylist y como son nuestras propias listas, obtendremos tanto listas públicas como privadas.

«twitter replies».

Con este comando nos retribuye las últimas respuestas a nuestros tuits -primero los más antiguos-, valga decir que son mensajes que se hilan en una nueva conversación o en una existente. En Twitter esto es como un árbol con la raíz invertida: si solo son dos usuarios es una linea directa de conversación pero si varios usuarios intervienen entonces se convierte en un árbol. Es de notar, por supuesto, que si uno opta por silenciar «mute» una conversación, ya no recibiremos aviso alguno de la misma.

«twitter search».

Al nosotros utilizar esta opción de inmediato nos devolvió error (y no, no es por incluir el «octothorpe» o símbolo numeral que tiene un signficado especial en Python). El error está «denunciado» en este enlace y en la medida de lo posible estamos revisando el código para ver si podemos ayudar en algo.

«twitter shell».

Todos los argumentos que acabamos de ver los ejecutamos directamente de la consola de nuestra distribución GNU/Linux pero si usamos «twitter.shell» entraremos en el prompt del propio PTT: así podremos escribir «set ‘mensaje'», presionar intro y enviamos nuestro mensaje. Es decir, nos ahorramos la palabra «twitter» en cada llamado.

twitter shell
twitter shell

Para salir del shell del PTT solo debemos pulsar la tecla CTRL+D tras lo cual preguntará la aplicación «You really want to Leave (Y/n)? » y pulsamos la tecla «Y», presionamos intro y «salimos» al shell de nuestro ordenador.

«twitter rate».

Así como hay un límite máximo de 100 tuits por hora para cada cuenta en Twitter (si emitimos 100 tuits en 100 segundos -un minuto y cuarenta segundos- estaremos bloqueados por una hora más o menos) también hay unos límites en las tareas automatizadas. Cada límite está establecido para cada uno de los métodos establecidos en la API y sería largo de enumerar aquí; algo relevante es que dichos valores se «reinician» cada 900 segundos, osea cada 30 minutos. Como veís, es muy similar al límite que comentamos al principio, solo que el bloqueo dura media hora en vez de una hora completa.

«twitter repl».

Con este comando entraremos en una ventana normal de Python pero con un mensaje de bienvenida que es más que elocuente:

twitter repl
twitter repl

En el anuncio nos indica que por medio del objeto «twitter» (declarado y conectado por un script o guion previo) podremos interactuar con la REST API lo cual consideramos algo avanzado y creemos con propósitos de depuración a bajo nivel. Para salir usamos CTRL+D, recuerden que estamos en Python terminal. Por ahora no le encotramos mayor utilidad y lo dejamos tranquilo para pasar al otro comando que nos parece tremendamente útil.

«twitter pyprompt»

Esto si lo consideramos muy útil y sirve como paso previo antes de comenzar nuestros ejemplos y pruebas con las librerías en sí mismas: si con twitter shell podemos escribir solo los comandos (set, rate, etc.) con este comando tendremos un objeto «twitter» declarado y conectado con el cual podremos programar aspectos más vanzados, como por ejemplo tuitear incluyendo imágenes. La diferencia principal es que estaremos conectados con los token que autorizamos (¿recuerda «twitter authorize»?) y podemos programar a nuestras anchas, en cambio al lanzar Pythom e importar la librería debemos nosotros mismos sumistrar los 4 elementos completos:

  • token (del lado de la aplicación registrada en Twitter).
  • token_secret (del lado de la aplicación registrada en Twitter ¡estricto cuidado NO difundir!).
  • consumer_key (del lado nuestro, los token que solicitamos y autorizamos).
  • consumer_secret (del lado nuestro, los token que solicitamos y autorizamos ¡estricto cuidado NO difundir!).

Si a la final metemos la pata y hacemos pública nuestro token privado de cliente, pues iniciamos sesión en Twitter y revocamos el acceso a la aplicación. Si somos desarrolladores y hacemos pública nuestro token privado de aplicación (tal como hizo PTT) pues vamos con la cuenta twitter con que creamos la aplicación y le revocamos el acceso. Como veís la seguridad está en parte garantizada y Twitter feliz de la vida delegando esas responsabilidades en nosotros: ellos ponen la maquinaria, nosotros la mano de obra.

Preferencias u opciones de PTT.

De las acciones que estudiamos anteriormente, estas preferencias son compatibles con todas ellas, comenzemos por «–refresh».

Opción «-r» ó «–refresh».

Cuando utilizamos el comando grep para filtrar resultados -de una manera «rudimentaria» bien pensamos agregar el comando al crontab de nuestro sistema GNU/Linux pero no es necesario llegar a tanto. Para ello contamos con la opción «-r» ó «–refresh» para que el comando que corriendo indefinidamente hasta que presiones CTRL+C para interrumpir el proceso. De manera predeterminada el intervalo es de 5 minutos (300 segundos) pero con la opción «-R» ó «–refresh-rate» podemos especificarle un valor en segundos que querramos -e incluso programar para que sea un valor aleatorio-. De las pruebas que hicimos nos dimos cuenta que valores inferiores a 60 segundos devuelve error el Twitter: recordad que no debemos sobrecargar a los servidores de dicha empresa con solicitudes tan frecuentes.

twitter friends --refresh
twitter friends –refresh

Opción «-l» ó «–length».

Otro valor por defecto es el número de mensajes retribuidos, el valor normal es 20 pero podemos pedir uno solo o el que queramos pero con un maximo de 200 mensajes o tuits. Como por consola es difícil ver dónde termina y dónde comienza cada mensaje la siguiente opción nos permitirá contar de lo lindo el número de tuits retribuidos a ver si es verda que se ejecuta tal como lo pedimos.

Opciones «-t» ó «–timestamp» y «-d» ó «–datestamp».

Con estas opciones podremos colocar tanto la hora y minuto como la fecha de cada mensaje, algo útil si queremos guardar los datos en una tabla de base dedatos y ordenarlos luego de forma cronológica. Atención: la hora y fecha de cada mensaje es, por supuesto, cuando lo emitieron originalmente pero cuando alguien a quien nosotros seguimos lo retuitea -o reenvía- nos mostrará fecha y hora del retuiteo, no de la hora y fecha original.

Opción «–no-ssl».

Esta opción de facto está eliminada: toda transacción hoy en día con los servidores de la empresa Twitter solamente están disponibles en formato segor https: toda nuestra información viaja cifrada entre nosotros y Twitter.

Opción «c» ó «–config».

Si decidimos almacenar nuestro usuario y contraseña en un archivo con esta informacón la podemos cargar con esta opción. No se nos ocurre un uso práctico, sin contar que los datos, de manera implícita, estarán almacenadas en texto plano, un riesgo de seguridad para nosotros. Por esa razón es que dudamos -como dice la ayuda- que es para guardar usuario y contraseña. En más detalle indica que dicho archivo de configuración permite guardar consultas personalizadas siempre y cuando dentro del archivo tenga el encabezado «[twitter]» y a continuación en una línea que comienza con la etiqueta «format:» le colocamos las opciones que ya revisamos y en otra línea algo nuevo: un prompt personalizado en texto y colores. Esta opción es la más adecuada «para despertar al nerd que hay en tí» ja, ja, ja 😉 .

Opción «–oauth».

De igual manera que la anterior pero con nuestras propias crdenciales como es nuestro caso. os explicamos mejor, nosotros registramos una aplicación en Twitter que generó los cuatro tokens que explicamos párrafos atrás. Si los colocamos en un archivo ocn esta opción nos conectaremos por nuestra aplciación y no por la de PTT.

Opción «–format».

Si lo que queremos es ver nosotros mismos de una manera agradable por pantalla podemos optar entre los siguientes:

  • default: bueno, es como si no hubieramos escrito nada, una línea por mensaje.
  • verbose: múltiples líneas por mensaje.
  • json: devuelve los datos en este popular formato.
  • urls: si solamente queremos ver los enlaces (recordad que Twitter usa acortador de direcciones).
  • ansi: la mejor opción, colores a diestra y siniestra.

 

Licencia de uso de PTT.

Python Twitter Tools se rige por la Licencia del Instituto Tecnológico de Massachusetts (Massachusetts Institute of Technologies MIT) del año 2008 y donde aparece el sr. Mike Verdone como único propietario:

Copyright (c) 2008 Mike Verdone

Permission is hereby granted, free of charge, to any person
obtaining a copy of this software and associated documentation
files (the "Software"), to deal in the Software without
restriction, including without limitation the rights to use,
copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the
Software is furnished to do so, subject to the following
conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be
included in all copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES
OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND
NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT
HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY,
WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR
OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

La Licencia del MIT permite uso privado, modificación, distribución y uso comercial con la condición de que la licencia sea distribuida junto con los demás ficheros de la aplicación y la advertencia de que no se hacen responsables del mismo (en el software libre los únicos responsables somos nosotros mismos, esta parte de la licencia es muy dura de entender por los usuarios acostumbrados al software privativo).

Equipo de desarrollo de PTT.

He aquí una lista de las personas que participan -y mantienen al día- el proyecto «Python Twitter Tools» -una lista actualizada la podeis encontrar en este enlace en GitHub, al momento presente son los siguientes:

Developers:
Mike Verdone <mike.verdone@gmail.com>
Hatem Nassrat <hnassrat@gmail.com>
Wes Devauld <wes@devauld.ca>

Contributors:
Horacio Duran <horacio.duran@gmail.com> (utf-8 patch for IRC bot)
Rainer Michael Schmid (bugfix: crash when redirecting output to a file in 1.1)
Anders Sandvig (cmdline -l, -d, and -t flags)
Mark Hammond (OAuth support in API)
Prashant Pawar (IRC bot multi-channel support)
David Bittencourt (python 2.3 support)
Bryan Clark (HTTP encoding bugfix, improved exception logging)
Irfan Ahmad <http://twitter.com/erfaan> (Fixed #91 rate limit headers and #99 twitter API timeouts)
StalkR (archiver, follow)
Matthew Cengia <mattcen> (DM support, ISO timezone support, more API 1.1 support)
Andrew <adonoho> (Fixed streams support for HTTP1.1 chunked answers)
Benjamin Ooghe-Tabanou <RouxRC> (Helped fix streams support for HTTP1.1 chunked answers, added image support and more API 1.1 support)

Fuentes consultadas:

En castellano:

En idioma inglés:

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Python 3: tutorial argparse

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En el tutorial anterior sobre registro de eventos con «logging» utilizamos a «argparse« para permitir a nuestros usuarios y usarias a establecer un nivel de registro de eventos en caso de ser necesario hacer seguimiento a nuestra aplicación. Prometimos allí ahondar con un tutorial completo sobre el tema y aquí lo prometido, ¡estudiemos juntos!

Introducción.

Para no caer en la redundacia, os recomendamos leer nuestro trabajo anterior, la sección «aislada» sobre argparse. Allí colocamos como ejemplo el comando ls;en realidad casi todas las aplicaciones que corren sobre la línea de comando aceptan argumentos a la derecha conformando parte de la orden de ejecución al presionar la tecla enter o intro.

Como dijimos en nuestro anterior tutorial sobre el registro de eventos en nuestras aplicaciones, argparse proviene de optparse el cual a su vez fue «descontinuada» desde la versión Python 2.7 ¿Por qué entrecomillamos? Lo hacemos porque como es software libre cualquiera puede hacer una bifurcación «fork» y continuar desarrollandolo a su gusto y conveniencia. De hecho se lleva un desarrollo en paralelo en GithHub como adelante veremos.

Lo bueno del asunto es que son bastantes similares en cuanto a su sintaxis y esto es así para facilitar a los desarrolladores que usaron optparse y ahora necesitan la migración a argparse.

Código previo a argparse.

Pero antes de entrar de lleno en argparse y como éste es un tutorial dedicado a dicha librería, vamos a ir un poco más allá: las bases sobre las cuales funciona argparse. Ya bien lo dice Richard Stallman, padre del software libre: «Nadie, ni siquiera Beethoven podría inventar la música desde cero. Es igual con la informática».

He aquí que una de las librerías básicas en el entorno de programación Python lo es sys. Para agregarlo a nuestros programas debemos enlazarlo con el comando import sys y podremos comenzar a usar sus objetos, los cuales no estudiaremos completamente en este tutorial sino que vamos a centrarnos en uno de sus componentes: sys.argv. Por medio de éste podremos acceder a la cadena de texto completa con la que el usuario o usuaria haya invocado nuestra aplicación por medio de la línea de comando. De una vez vamos a la práctica, tras esta muy breve teoría:

import sys
print("Número de argumentos: ", len(sys.argv))
print("Los argumentos son : ", str(sys.argv))

Explicación: sys.argv es, simplemente, una lista con cada palabra (entendiendose como palabra cualquier cadena de texto delimitada por al menos un espacio) con la que se invoca el guion «script» de nuestro, o de cualquier, programa.

  • La primera línea «enlaza» con la librería sys, permite cargarla en memoria y nos permite acceder a sus métodos , eventos y constantes.
  • La segunda línea usa la función len() que obtiene el largo de la lista, osea, el número de elementos -léase palabras-con la que se invocó nuestro guion «script».
  • La tercera línea muestra por pantalla todos y cada uno de los elementos de la lista especial.

Lo más curioso del asunto es que podemos no solamente acceder a la lista sino que también podemos cambiar sus valores, ¡probad! Lo que si es cierto es que el primer elemento (elemento cero) será siempre el nombre del fichero que almacena el guion escrito en python, con todo y extensión (aunque si no tuviera extensión .py igual se ejecuta) y los demás elementos de la lista son los argumentos o parámetros ya sea que lo escriba el usuario o le sea pasado al programa por el comando tubería «pipe» o «|» o en una variable en un guion «script» BASH.

Instalando argparse en nuestros ordenadores.

Para eliminar todo tipo de dudas, usamos Python versión 3.X -ya lo hemos dicho en nuestras entradas anteriores, revisad- y probablemente ya tengáis instalado argparse en vuestro ordenador. Al usar el comando import argparse y de no estar instalado de inmediato sale el mensaje de error en Python por lo que podemos instalarlo de diferentes maneras.

Por medio de pip3.

Para instalar argparse por medio de pip3 debemos escribir pip install argparse con los debidos derechos de administrador y así poder descargarlo de internet. Explicamos: pip3 es un esfuerzo en reunir en un repositorio de aplicaciones oficial de muchos software hecho por terceros pero que son supervisadas de manera directa por el equipo desarrollador de Python. Para saber si tenemos instalado pip3 simplemente escribimos pip3 –version y mostrará la versión instalada (ah, y de paso mirad otro ejemplo de argumentos en una aplicación «–version«) y dado el caso que no la tengamos instalada podremos usar:

sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip

Por medio de su código fuente.

En GitHub hallaremos el repositorio de Thomas Waldmann quien claramente advierte que el desarrollo de argparse es almacenado oficialmente por el equipo de desarrollo de Python pero que él mantiene una copia para quienes tengan Python 2.X y quieran agregar argparse a sus aplicaciones. De tal manera que si vosotros no lo tenéis instalado y no queréis -o no podéis- usar pip3 pues clonad el proyecto y ejecutad setup.py

Para los que les gusta la «arqueología» de software en Google podéis deleitaros en el siguiente enlace (tal parece que años atrás estaba alojado por aquellos lares antes de ser migrado el código fuente de argparse a la Fundación Python).

Observación importante:

Si sois como nosotros que tenemos instalado tanto Python 2 como Python 3 os damos el siguiente dato: si abrís un guion o programa con Python 2 y usáis argparse se generará un archivo precompilado «.pyc» cuya finalidad es cargar más rápidamente nuestro programa en sucesivos llamados. Luego si abrís el mismo «script» con Python 3 obetendréis un mensaje de error más o menos indicando «error en magic number«. Lo que debéis hacer es simplemente borrar todos los archivos «*.pyc» -por si las dudas- que en cuanto se vuelvan a ejecutar se generarán de nuevo. Advertidos quedáis ? .

Primeros pasos con argparse.

Tan solo debemos escribir nuestro guion de la siguiente manera:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.parse_args()

Primero llamamos a la librería y luego a un ubjeto analizador le asociamos con nuestra descripción de aplicación. Luego le ordenamos que muestre por pantalla los argumentos recibidos desde la línea de comandos. Así de sencillo -y esa es la idea- con tres simples líneas tenemos acceso al pase de parámetros y opciones por la línea de comando. Al llamar sin más el guión no veremos ningún resultado -aparente-. Pero si ejecutamos lo siguiente:

python3 tutorial_argparser.py -a

Veremos la siguiente respuesta:

usage: tutorial_argparser.py [-h]
tutorial_argparser.py: error: unrecognized arguments: -a

Nota importante: nosotros guardamos el programa en un fichero llamado tutorial_arparse.py y tal vez se sientan tentados a no escribir tanto y nombrarlo simplemente argparse.py ¡No lo hagáis! Sucederá que al ejecutar el guion se llamará a si mismo primero antes que buscarlo en las librerías Python. Este es el comportamiento predeterminado para nosotros cargar nuestras propias librerías: toda «importación» buscará primero en la carpeta donde está guardado el guion. Ya sabéis entonces.

Como véis ya argparse está trabajando para nosotros. La primera línea con el encabezado «usage:» indica los argumentos válidos -en este caso opcionales ya que está encerrados entre corchetes- y vemos que tiene la opción «-h». La segunda línea nos indica que ha sucedido un error en el archivo tutorial_argparser.py e indicando que es un argumento no reconocido lo que le acabamos de escribir: «-a«.

Lo que tenemos que experimentar ahora es precisamente «correr» el programa con el argumento «-h» y como probablemente ya sabéis ése es precisamente la orden para solicitar ayuda, veamos:

python3 tutorial_argparser.py -h

Obtendremos el siguiente mensaje:

usage: tutorial_argparser.py [-h]

Tutorial sobre argparse.

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit

De nuevo la primera línea nos muestra los argumentos disponibles. La segunda ofrece la descripción de nuestro programa, la que le indicamos al inicializar la librería. La tercera línea (obviamente las líneas en blanco no la numeramos por propósitos didácticos) nos indica lo que hace el argumento solicitado: muestra el mensaje de ayuda y sale sin ejecutar ningún otro código. Notad que incluso nos muestra una opción «larga» del argumento de ayuda: «–help«. El siguiente paso es agregar nuestro primer argumento, veamos.

Agregando nuestro primer argumento a nuestro programa.

Argumento opcional:

Para que un argumento se opcional debemos antecederlo de un guion «-«; modifiquemos nuestro fichero de la siguiente manera:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument("-a", help="Detecta y confirma nuestro primer argumento.")
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.a:
  print("Argumento opcional solicitado: -a")
  print("Argumento acompañado de:"+argumento.a)
else:
  print("Ningún argumento.")

Allí con el método «.add_argument» establecimos la palabra clave «-a» y colocamos una breve descripción que será mostrada al solicitar ayuda con la consabida «-h» o «–help» la cual de una buena vez pedimos y obtenemos:

usage: tutorial_argparser.py [-h] [-a A]

Tutorial sobre argparse.

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  -a A        Detecta y confirma nuestro primer argumento

Ahora empezamos a probar el nuevo argumento, se lo pasamos a la aplicación con el comando

$ python3 tutorial_argparser.py -a

y gentilmente nos advertirá que se necesita un argumento para la opción «-a«, es decir, será opcional, pero una vez que lo llamamos debemos acompañarlo de una cadena de texto, mirad:

usage: tutorial_argparser.py [-h] [-a A]
tutorial_argparser.py: error: argument -a: expected one argument

De nuevo metemos

python3 tutorial_argparser.py -a ¡Hola!

y veremos justo lo que le ordenamos hacer:

Argumento opcional solicitado: -a
Argumento acompañado de:¡Hola!

Es hora de acompañar el argumento «-a» de una opción larga, nemotécnica, así que establecemos que sea «–aviso«: ya uséis uno u otro el comportamiento será el mismo.

analizador.add_argument("-a", "--aviso", help="Detecta y confirma nuestro primer argumento.")
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.aviso:
  print("Argumento opcional solicitado: --aviso")
  print("Argumento acompañado de:"+argumento.aviso)
else:
  print("Ningún argumento.")

Notad que tuvimos que cambiar el método «.a» por «.aviso«. También debemos agregar un entrecomillado si la frase que queremos pasar contiene varias palabras, de lo contrario argparse los interpretará como si fueran varios argumentos diferentes unos de otros:

$ python3 tutorial_argparser.py -a "¡Hola mundo!"

Argumento opcional solicitado: --aviso
Argumento acompañado de:¡Hola mundo!

Debemos acotar que, por defecto, argparse espera que sean cadenas de texto los argumentos que le pasemos a menos que le indiquemos expresamente lo contrario. Si necesitaramos pasar algún valor numérico, y que sea interpretado como tal, debemos agregar la opción type=int en donde definimos el argumento. Para darle utilidad esto último, cambiamos para que muestre repetidamente tantas veces como indique el número que pasemos, mirad atentamente:

mport argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "-a",
  "--aviso",
  help="Detecta y confirma nuestro primer argumento",
  type=int
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.aviso:
  print("Argumento opcional solicitado: --aviso")
  for x in range(0, argumento.aviso):
    print("Argumento acompañado de:"+str(argumento.aviso))
else:
  print("Ningún argumento solicitado")

Los cambios que hicimos implican usar la función str() que convierte la variable de tipo entero numérico a cadena de texto para poder usar el ciclo «for():«, así imprimirá el mensaje tantas veces como sea solicitado.

La isntrucción «type=» es poderosa, de hecho puede albergar cualquier tipo de variable, objeto ¡e incluso una función! Por ser tan avanzada por ahora no la estudiaremos en profundidad.

Ahora vamos a ver argumentos necesarios para ejecutar nuestro guion.

Argumento obligatorio.

Muchas aplicaciones precisan de un argumento obligatorio, por ejemplo, si está diseñada para analizar y trabajar con el contenido de un fichero pues es necesario indicarle que se debe pasar un nombre de archivo. Para ello modificaremos de nuevo de esta manera:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "archivo",
  help="Indica el nombre del fichero a trabajar.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.archivo="archivo":
  print("Argumento OBLIGATORIO solicitado: archivo")
  print("Nombre del archivo:"+argumento.archivo)

Si corremos sin parámetro alguno nos indicará que DEBEMOS indicar un nombre de fichero; si lo agregamos veremos esto:

$ python3 tutorial_argparser.py lista.txt

Argumento OBLIGATORIO solicitado: archivo
Nombre del archivo:lista.txt

Argumento obligatorio repetido n veces («nargs=n«).

Muchas veces una aplicación necesita un archivo origen de donde sacar datos, procesarlos y verter la respuestra en otro archivo: para ello podemos utilizar el siguiente código:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "nom_arch",
  nargs=2,
  help="Indica el nombre de los ficheros origen y destino a trabajar.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.nom_arch:
  print("Argumento OBLIGATORIO solicitado: nom_arch")
  print("Nombres de los archivos:")
  print(argumento.nom_arch[0])
  print(argumento.nom_arch[1])

Observad la línea nargs=2: le estamos indicando que necesita dos argumentos (o los que necesitemos) , la desventaja de este método es que al usuario colocar un solo argumento argparse emite un mensaje que puede ser confuso, no es un mensaje explícito (recordad las reglas de oro de Python: explícito es mejor que implícito), es decir:

$ python3 tutorial_argparser.py arch1
usage: tutorial_argparser.py [-h] nom_arch nom_arch
tutorial_argparser.py: error: the following arguments are required: nom_arch

Como véis repite lo mismo n veces cuando la cantidad de argumentos NO coincide con nargs. La ventaja acá es que codificamos menos porque no tenemos que incluir dos parámetros con diferentes nombres pero dejemos aparte la flojera, seamos explícitos:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "nom_arch_orig",
  help="Indica el nombre del archivo origen.",
)
analizador.add_argument(
  "nom_arch_dest",
  help="Indica el nombre del archivo destino.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.nom_arch_orig:
  print("Argumentos OBLIGATORIOS solicitados: nom_arch_orig y nom_arch_dest")
  print("Nombres de los archivos:")
  print(argumento.nom_arch_orig)
  print(argumento.nom_arch_dest)

Así es menos confuso para nuestros usuarios y usuarias:

$ python3 tutorial_argparser.py
usage: tutorial_argparser.py [-h] nom_arch_orig nom_arch_dest
tutorial_argparser.py: error: the following arguments are required: nom_arch_orig, nom_arch_dest

$ python3 tutorial_argparser.py arch_orig.txt arch_dest.txt
Argumentos OBLIGATORIOS solicitados: nom_arch_orig y nom_arch_dest
Nombres de los archivos:
arch_orig.txt
arch_dest.txt

¿En cuales condiciones nos es útil nargs en modo múltiple? Ahora no viene nada  a la cabeza pero alguna utilidad de seguro tendrá.

Ningún argumento, uno o más argumentos (» nargs=‘*’ «).

Por otro lado, así como nargs especifica un número exacto de argumentos, también permite el caracter asterisco que funciona a modo de comodín: puede aceptar uno, dos o más argumentos –o ninguno. Escribamos este código:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "nombres",
  nargs="*",
  help="Recibe una lista de nombres de personas.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.nombres:
  print("Argumento(s) OBLIGATORIO(S) solicitado(s): nombres")
  print("Nombres de las personas:")
  print(argumento.nombres)

Y probemos su salida:

$ python3 tutorial_argparser.py
$ python3 tutorial_argparser.py José
Argumento(s) solicitado(s): nombres
Nombres de las personas:
['José']
$ python3 tutorial_argparser.py José María Pedro Carmen
Argumento(s) solicitado(s): nombres
Nombres de las personas:
['José', 'María', 'Pedro', 'Carmen']

En la primera línea del terminal notamos que no necesita argumento alguno para funcionar, eso sería «cero o más». Avizorad que si necesitamos por lo menos una persona en la lista podemos utilizar el signo de suma «+» en vez del asterisco («uno o más»), y al sustituirlo y ejecutar el programa veremos lo siguiente:

$ python3 tutorial_argparser.py
usage: tutorial_argparser.py [-h] nombres [nombres ...]
tutorial_argparser.py: error: the following arguments are required: nombres

Así nos dice que «nombres» necesita al menos uno (no está entre corchetes, es obligatorio) y que podemos agregar otros nombres de personas, esto lo indica entre corchetes y con tres puntos suspensivos.

Un argumento no obligatorio ya que utiliza un valor por defecto (» nargs=‘?’ «).

En este caso se utiliza nargs=»?» en combinación de un valor por defecto default=’cadena_de_texto’ por lo que esta opción es un tanto extraña no es obligatoria ya que si no se le pasa un valor toma el que por defecto le pongamos, este ejemplo ilustra muy bien lo que decimos:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "nombre",
  nargs="?",
  default='Jesús',
  help="Recibe un nombre de persona y si no es suministrado utiliza 'Jesús'.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.nombre:
  print("Argumento: solicita un nombre (por defecto utiliza 'Jesús')")
  print("Nombre:")
  print(argumento.nombre)

Ahora bien,  al ejecutarlo fijáos bien en lo que hace:

$ python3 tutorial_argparser.py
Argumento: solicita un nombre (por defecto utiliza 'Jesús')
Nombre:
Jesús
$ python3 tutorial_argparser.py Pedro
Argumento: solicita un nombre (por defecto utiliza 'Jesús')
Nombre:
Pedro

Esta opción es tremendamente útil si le pedimos a la usuaria que indique un archivo de origen y, si lo desea, un archivo destino. De no colocar un archivo destino entonces utilizará el nombre de archivo que nosotros mismo escojamos (y si ese archivo existe bien le podemos agregar datos al final o creamos un archivo nuevo con el nombre por defecto acompañado de un número que esté libre: arch1, arch2, … arch_n). Colocamos el código necesario para enseñaros claramente la opción nargs=»?»:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "arch_orig",
  help="Solicita un nombre de archivo de origen.",
)
analizador.add_argument(
  "arch_dest",
  nargs="?",
  default='arch_dest.txt',
  help="Solicita un nombre de archivo destino, si se omite utiliza 'arch_dest.txt'.",
)
argumento = analizador.parse_args()
print("Argumentos: archivo de origen y destino ('arch_det.txt' si se omite destino)")
print("Nombres de archivos:")
print(argumento.arch_orig)
print(argumento.arch_dest)

Y esta sería la salida:

$ python3 tutorial_argparser.py
usage: tutorial_argparser.py [-h] arch_orig [arch_dest]
tutorial_argparser.py: error: the following arguments are required: arch_orig
$ python3 tutorial_argparser.py lista.txt
Argumentos: archivo de origen y destino ('arch_det.txt' si se omite destino)
Nombres de archivos:
lista.txt
arch_dest.txt
$ python3 tutorial_argparser.py lista.txt lista_ordenada.txt
Argumentos: archivo de origen y destino ('arch_det.txt' si se omite destino)
Nombres de archivos:
lista.txt
lista_ordenada.txt

Como abreboca al estudio avanzado de argparse colocamos el siguiente ejemplo, muy sencillo pero que ilustra hasta donde podemos llegar combinando opciones:

import argparse
import os
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "arch_orig",
  help="Solicita un nombre de archivo de origen.",
)
analizador.add_argument(
  "arch_dest",
  nargs="?",
  default= os.getcwd()+'/arch_dest.txt',
  help="Solicita un nombre de archivo destino, si se omite utiliza 'arch_dest.txt'.",
)

En color verde resaltamos la añadidura: primero tenemos que importar la librería os. Uno de los métodos es os.getcwd() la cual devuelve la ruta donde está almacenado nuestro guion, ¡probad vosotros! Es la manera de aprender.

Argumento opcional convertido en obligatorio.

Volviendo a nuestro ejemplo del argumento «-a» o»–aviso» (¿recordáis arriba?) lo podemos convertir en obligatorio adicionando un parámetro a la declaración del argumento, lo resaltamos en color verde:

analizador.add_argument(
  "-a",
  "--aviso",
  required=True,
  help="Detecta y confirma nuestro primer argumento."
)

Atención: el parámetro required NO es compatible con nargs=»*» ni con nargs=»?».

A medida que avanzamos se torna compleja nuestra aplicación, nuestra recomendación es transcribir y ejecutar, experimentar cada una de las diferentes combinaciones y una vez las tengamos comprendidas y bajo control avanzamos al siguiente nivel más complejo aún.

Argumento opcional con valor por defecto.

Ahora veremos que un argumento opcional le podemos dar un valor por defecto y así lo invoquemos sin ningún tipo de argumento utilice dicho valor prefijado. Además, si el usuario desea introducir algún valor deberá colocar la palabra clave acompañada de un tipo de valor por nosotros especificado (texto, entero, etc.). En este punto nos vamos acercando a la manera de como normalmente se comportan las aplicaciones más comunes, es decir, un comportamiento bastante común; acá la codificación de ejemplo:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(".:|Tutorial sobre argparser|:.")
analizador.add_argument(
  '--limite',
   default=3,
   type=int,
   help="Especifique el número máximo de elementos, (por defecto 3).")
argumento = analizador.parse_args()
print("Límite: {}".format(argumento.limite))

Si

$ python3 tutorial_argparser.py
Límite: 3
$ python3 tutorial_argparser.py --help
usage: .:|Tutorial sobre argparser|:. [-h] [--limite LIMITE]

optional arguments:
  -h, --help       show this help message and exit
  --limite LIMITE  Especifique el número máximo de elementos, (por defecto 3).                   3.
$ python3 tutorial_argparser.py --limite 17
Límite: 17

Argumento obligatorio y que exige escoger de una lista de opciones.

Muchas veces necesitamos que un usuario escoja un solo valor de una lista de opciones. Por ejemplo, solicitamos qyue escoja un mes de inicio de trimestre, el código sería el siguiente:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
analizador.add_argument(
  "mes",
  choices=['Enero','Abril','Julio','Octubre'],
  help="Permite escoger un mes de comienzo de trimestre.",
)
argumento = analizador.parse_args()
print("Argumento: solicita un mes de una lista predeterminada.")
print("Mes escogido:")
print(argumento.mes)

Y cuando lo ejecutamos:

$ python3 tutorial_argparser.py
usage: tutorial_argparser.py [-h] {Enero,Abril,Julio,Octubre}
tutorial_argparser.py: error: the following arguments are required: mes
$ python3 tutorial_argparser.py Junio
usage: tutorial_argparser.py [-h] {Enero,Abril,Julio,Octubre}
tutorial_argparser.py: error: argument mes: invalid choice: 'Junio' (choose from 'Enero', 'Abril', 'Julio', 'Octubre')
$ python3 tutorial_argparser.py Julio
Argumento: solicita un mes de una lista predeterminada.
Mes escogido:
Julio

Como ven, ¡tremendamente útil!

Un breve receso antes de continuar con…

Argumentos opcionales mutuamente excluyentes.

Como ya estamos prácticos con argparse (o deberíamos, sino retroceded y repasad) vamos a abstraernos un poco. Imaginemos que poseemos una impresora 3D, es decir, una ‘impresora’ capaz de producir objetos físicos tangibles. Nuestro programa será capaz de ‘imprimir’ bien sea un cubo, bien sea una esfera pero no ambos al mismo tiempo. Para ello codificamos de la siguiente forma y manera:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description='Tutorial sobre argparse.')
grupo = analizador.add_mutually_exclusive_group()
grupo.add_argument(
  "-c",
  "--cubo",
  action = "store_true",
  help="Imprime un cubo en tercera dimensión.",
)
grupo.add_argument(
  "-e",
  "--esfera",
  action = "store_true",
  help="Imprime una esfera en tercera dimensión.",
)
argumento = analizador.parse_args()
if argumento.cubo:
  print("'Imprime' un cubo")
if argumento.esfera:
  print("'Imprime' una esfera")

En este caso, como los parámetros son opcionales si no «pasamos» nada pues nada hace. Pero si empleamos –cubo o –esfera dará como resutlado lo correspondiente, pero si usamos las dos al mismo tiempo nos indicará que escojamos solo una de ellas.

Si sois avezados notando los detalles, veréis lo coloreado en verde: un parámetro nuevo llamado action. Por increíble que les parezca, en realidad ya lo estuvimos usando desde hace rato: lo empleamos para saber si un parámetro opcional ha sido «pasado» a la aplicación, nuestro primer ejemplo hace uso de ello. La diferencia estriba que en aquel ejemplo debíamos acompañar de una cadena de texto y en este caso solo nos interesa el parámetro en si. Es decir, lo que nos interesa es si especificaron cubo o esfera y que lo represente como una variable booleana. Para que almacene un valor verdadero le asignamos store_true y si es un valor falso pues store_false. Esto último es un poco liado ¿para qué diantres necesitamos un valor falso?

Fuentes consultadas:

En idioma inglés:

YouTube:

 

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Python logo sin texto

Python 3: llevando una bitácora de programa

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En el siglo IX los chinos inventaron la brújula (aguja imantada suspendida que siempre apunta al polo norte) y desde entonces le destinaron en cada barco un habitaculum (en  latín, habitáculo en castellano) al cual los franceses le nombraron habitacle y que luego abreviaron como bitacle y que pasó a ser traducido al castellano como bitácora (a pesar de que ya teníamos la palabra traducida directamente del latín, habitáculo). Pues bien, se necesitaba llevar un registro de la posición del barco en los largos viajes por nuestro globo terráqueo (y junto al sextante para registrar los astros) todo se anotaba en un cuaderno de bitácora, o simplemente bitácora.

¿A donde nos lleva esta introducción que aparentemente no tiene nada que ver con computación? ¡Ya veremos!

Introducción.

Así como los gobiernos en tierra necesitaban conocer qué sucedió en un navío en altamar a su regreso, nosotros necesitamos saber qué sucedió en los programas que para bien desarrollemos para nuestros usuarios. Lo más básico es mostrar mensajes por pantalla a los usuarios y confiar en que ellos y ellas nos retribuyan debidamente la información… pero con muy contadas excepciones, podemos esperar sentados para no cansarnos porque eso será difícil que se haga realidad.

Es por ello que debemos guardar un registro metódico para que posteriormente podamos evaluar qué funcionó mal (por extraño que parezca, si funciona bien pues felices de la vida aunque no recibamos las felicitaciones de nuestros usuarios y usuarias de software). Otra razón de llevar un registro sería la de análisis de desempeño o incluso ejecutar un programa en modo de depuración.

La razón y la lógica indica que dichos registros que pensamos llevar deberían ser guardados en una base de datos pero en proyectos pequeños tal vez no necesitemos tal nivel de complejidad. Pongamos por caso el programa Filezilla que tiene ambas versiones tanto como servidor como cliente: por defecto no se registra mensaje alguno a menos que así lo deseemos y si decidimos guardarlo podemos especificar un archivo llevando la fecha de cada evento (opcional) e incluso podemos limitar a un tamaño específico tras lo cual al alcanzar dicho valor se procede a crear un archivo nuevo pero sin la extensión «.log» la cual es sustituida por una numeración consecutiva.

Por esta y muchas otras razones el lenguaje Python 3 tiene disponible una librería destinada para tal efecto, estudiemos pues.

Creando una aplicación modelo.

Antes de crear siquiera registro alguno debemos tener, claro está, un software al cual llevarle un registro. Para ello proponemos un programa que llamaremos calculadora1.py cuyo código es el siguiente (si queréis repasar vuestro conocimientos básicos sobre Python, revisad nuestro tutorial al respecto):

class calculadora():

  def __init__():
    print("\nCalculadora encendida.")

  def sumar( a=0, b=0):
    print("Suma a={} b={} a+b={}".format(a,b,a+b))

  def restar( a=0, b=0):
    print("Resta a={} b={} a-b={}".format(a,b,a-b))

  def multiplicar( a=0, b=0):
    print("Multiplicación a={} b={} a*b={}".format(a,b,a*b))

  def dividir( a=0, b=1):
    print("División a={} b={} a/b={}".format(a,b,a/b))

calc = calculadora
calc.sumar( 12,4)
calc.restar(12,4)
calc.multiplicar(12,4)
calc.dividir(12,4)

El código es bastante sencillo, solo las cuatro operaciones aritméticas básicas: suma, resta, multiplicación y división; reconocemos que el código es un tanto extraño pero recordad que tiene propósitos didácticos solamente. Creamos una clase con funciones que no emplean return sino que muestran por pantalla los resultados excepto en la inicialización que muestra un mensaje puramente informativo, emulando el «on» de una calculadora electrónica y anunciando el modelo virtual. Abstraigámonos entonces en el ejemplo para comenzar a modificarlo con el registro de eventos.

Agregando la utilería «logging».

Para comenzar a utilizar la librería logging debemos incorporarla a nuestro archivo con el siguiente código:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

La primera línea enlaza la librería y la segunda línea configuramos con una constante logging.DEBUG (que tiene un valor decimal de diez), osea, el nivel («level«) que vamos a usar: modo de depuración.

Notad todos y todas que en GNU/Linux son distintas las mayúsculas de las minúsculas, por lo tanto logging.DEBUG es una constante y logging.debug es un método, diferenciad bien esto en el siguiente código que modificamos a partir de la aplicación modelo.

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

class calculadora():

  def __init__(self, nombre):
    self.nombre = nombre
    logging.debug("\nCalculadora modelo {} (encendida).".format(self.nombre))

  def sumar(self, a=0, b=0):
    logging.debug("Suma           a={} b={} a+b={}".format(a,b,a+b))

  def restar(self, a=0, b=0):
    logging.debug("Resta          a={} b={} a-b={}".format(a,b,a-b))

  def multiplicar(self, a=0, b=0):
    logging.debug("Multiplicación a={} b={} a*b={}".format(a,b,a*b))

  def dividir(self, a=0, b=1):
    logging.debug("División       a={} b={} a/b={}".format(a,b,a/b))

calc = calculadora("A1")
calc.sumar( 12,4)
calc.restar(12,4)
calc.multiplicar(12,4)
calc.dividir(12,4)

Como vemos en la siguiente imagen la salida por pantalla ha sido modificada ya que le agrega «DEBUG:root» a  todos los mensajes de resultado.

python3 calculadora2.py
python3 calculadora2.py

La primera palabra indica que estamos en modo de registro a nivel de depuración «DEBUG» y la segunda palabra indica que estamos depurando el módulo principal aunque esto no es realmente cierto. Lo mejor sería indicar desde dónde estamos imprimiendo el mensaje de depuración, en nuestro caso cualquiera de las cuatro funciones. Para ello vamos a volver a modificar el programa -que ya hemos renombrado como calculadora2.py– especificando cada función por separado:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

bita_sum = logging.getLogger("Sum")
bita_res = logging.getLogger("Res")
bita_mul = logging.getLogger("Mul")
bita_div = logging.getLogger("Div")

class calculadora():

  def __init__(self, nombre):
    self.nombre = nombre
    logging.debug("\nCalculadora modelo {} (encendida).".format(self.nombre))

  def sumar(self, a=0, b=0):
    bita_sum.debug("Suma           a={} b={} a+b={}".format(a,b,a+b))

  def restar(self, a=0, b=0):
    bita_res.debug("Resta          a={} b={} a-b={}".format(a,b,a-b))

  def multiplicar(self, a=0, b=0):
    bita_mul.debug("Multiplicación a={} b={} a*b={}".format(a,b,a*b))

  def dividir(self, a=0, b=1):
    bita_div.debug("División       a={} b={} a/b={}".format(a,b,a/b))

calc = calculadora("A1")
calc.sumar( 12,4)
calc.restar(12,4)
calc.multiplicar(12,4)
calc.dividir(12,4)

Acá vemos la salida correspondiente:

salida python3 calculadora2.py
salida python3 calculadora2.pyz

Grabando mensajes en un archivo: bitácora.log

Bien, pues ya estamos listos para comenzar a grabar en un archivo de texto plano  nuestros eventos. Esto se logra configurando de nuevo el encabezado logging.basicConfig el cual ahora lo ocuparemos en varias líneas para buscar una mayor claridad para cada uno de sus parámetros:

logging.basicConfig(
  filename="bitacora.log",
  level=logging.DEBUG,
)

Por supuesto el archivo será guardado en la misma carpeta donde se ejecuta la aplicación y para nuestra sorpresa al ejecutarla ya no muestra nada por pantalla… lo cual no es lo que realmente queremos hacer pero paciencia, primero analizemos el archivo resultante.

cat bitacora.log y combinado con el comando grep
cat bitacora.log y combinado con el comando grep

Al usar el comando cat podremos, entre otras cosas, listar el contenido de un archivo por pantalla y como probablemente la cantidad de mensajes generará gran cantidad de líneas podremos filtrar los resultados por palabra clave. ¿Recordáis que dimos nombres diferentes para la muestra de resultados a nivel de cada función? Pues con el comando grep que recibe el resultado del comando cat por medio del comando «tubería» «|» y la palabra clave «Sum» o «Mul» podremos ver lo que nos interese. Ya nuestra aplicación está entrando en modo pragmático, ¡lo realmente útil para nosotros!

Agregando más pragmatismo aún: claridad al registro.

Nosotros los seres humanos en nuestro cerebro siempre buscamos darle «orden» a nuestro mundo, así está torcido lo tratamos de ver derecho y esto en el registro de eventos no ha de ser la excepción. Ya le colocamos para saber cual función produce tal registro pero le agregaremos mayor claridad en el apartado de configuración al inicio de la aplicación:

logging.basicConfig(
  filename="bitacora.log",
  level=logging.DEBUG,
  format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

Recordad siempre al final de cada línea colocar una coma para separar los parámetros, que como es multilínea tendemos a pensar que cada retorno de carro automáticamente separa cada parámeto pero no es así. En el tercer parámetro mandamos a separar con par de espacios y un guion las diferentes secciones de cada evento en cada línea:

  • Fecha y hora exacta hasta en milisegundos cuando ocurrió el evento.
  • Nombre del módulo donde se origina cada evento, en nuestro caso cada función.
  • Nivel del mensaje, clasificación (hasta ahora estamos en modo de depuración solamente DEBUG).
  • El mensaje en sí mismo.

cat bitacora.log
cat bitacora.log

Formato de tiempo mejorado.

Al formato de estampado de fecha y hora lo podremos mejorar agregando otra línea más al encabezado de configuración con una máscara que también es utlizada por el comando time.strftime():

logging.basicConfig(
  filename="bitacora.log",
  level=logging.DEBUG,
  format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
  datefmt='%d/%m/%Y %I:%M:%S %p'
)

Dejamos para vosotros os ejercitéis y veáis cómo es distinto los nuevos registros que se siguen adicionando de manera automática al final de nuestro archivo destinado a tal efecto, bitacora.log

Nivel de registro de eventos.

Como hemos repetido varias veces, del modo de depuración DEBUG no nos hemos movido hasta ahora. Por ello debemos estudiar los diferentes niveles -y constantes- que utiliza la librería logging: ya sabemos que logging.DEBUG vale diez -y se van incrementando de diez en diez- pero he aquí la tabla completa de valores:

NivelValor
numérico
FunciónUso
NOSET0no aplicano aplica
DEBUG10logging.debug()Diganóstico de problemas, muestra información bien detallada.
INFO20logging.info()Confirma que todo está funcionando correctamente.
WARNING30logging.warning()Indica que algo inesperado ha sucedido, o pudiera suceder.
ERROR40logging.error()Indica un problema más serio.
CRITICAL50logging.critical()Muestra un error muy serio, el programa tal vez no pueda continuar.

Agregando mensajes de error y su registro.

A nuestra aplicación vamos a agregarle un mensaje de error en la función de división, bien sabemos que cualquier número dividido entre cero tiende al infinito el cual es un concepto que entedemos los seres humanos pero los ordenadores no. La modificación es la siguiente (notad que b valdría uno si el valor no es pasado a la función para tratar de evitar este error):

  def dividir(self, a=0, b=1):
    if (b==0):
      bita_div.error("Alerta: el divisor debe ser distinto a cero.")
    else:
      bita_div.debug("División       a={} b={} a/b={}".format(a,b,a/b))

También modificamos el divisor en la función de división a calc.dividir(36,0) y el resultado en el registro de errores mostraría algo aprecido a esto:

Calculadora modelo A1 (encendida).
03/05/2017 11:03:07 PM - Sum - DEBUG - Suma a=36 b=3 a+b=39
03/05/2017 11:03:07 PM - Res - DEBUG - Resta a=36 b=3 a-b=33
03/05/2017 11:03:07 PM - Mul - DEBUG - Multiplicación a=36 b=3 a*b=108
03/05/2017 11:03:07 PM - Div - ERROR - Alerta: el divisor debe ser distinto a cero.

Lo próximo que haremos es modificar de manera completa nuestra aplicación con los diferentes «niveles» de mensajes.

Empleando diferentes niveles de registro.

Volvamos nuestros pasos sobre la sección logging.basicConfig donde contiene el nivel de registro de eventos para nuestra aplicación. Recordemos que la establecimos a nivel DEBUG y ahora la estableceremos a nivel INFO, guardaremos y ejecutaremos de nuevo la aplicación. Luego revisaremos el fichero bitacora.log y notaremos que no se registró el mensaje de inicialización pero si quedaron registrados los mensaje de información (y por supuesto el mensaje de error).

El siguiente paso es elevar al nivel de WARNING para obtener  solamente el mensaje de error por la división entre cero y se repite el resultado si lo elevamos a nivel ERROR. No obtenderemos mensaje alguno si lo establecemos a nivel CRITICAL ya que la divisón entre cero no solamente ha sido debidamente advertida sino que también ha sido debidamente desviada.

Pro último, y más difícil de obtener (según la aplicación de modeo didáctico que de exprofeso escogimos) es el mensaje a nivel CRITICAL. Volvemos a repetir, este comportamiento es circunstrito estrictamente a nuestra aplicación modelo: la división está en el mensaje mismo a mostrar en bita_div.CRITICAL y nunca lograremos que se muestre ya que está debidamente desviado además, si no lo desviaramos al ejecutar el compilador Python3 inmediatamente nos mostraría el error si intentamos dividir entre cero y por ende no se ejecuta el programa.

Nosotros somos de experimentar al máximo, nos hacemos muchas, muchísimas preguntas: ¿Y si compilamos la aplicación, es decir la convertimos a lenguaje binario para ejecutar y lograr el mensaje a nivel CRITICAL?

Para ello -brevemente- podemos instalar PyInstaller:

sudo pip3 pyinstaller

Luego simplemente vamos a la carpeta con nuestro fichero calculadora2.py (habiendo eliminado la desviación del error de división entre cero):

pyinstaller calculadora2.py

Y luego de cierto tiempo (¡oh, sorpresa, también utiliza logging para mostrar el progreso de la compilación pero con unos códigos no recomendables de niveles de registro -valores personalizados-) y en una carpeta dist encontraremos nuestro ejecutable listo para ser experimentado. Nosotros obtuvimos esto, si queréis practicad que algo parecido obtendréis:

pyinstaller calculadora.py
pyinstaller calculadora.py

Entonces estaremos listo para ejecutar nuestro flamante binario, nos vamos con el explorador de ficheros Nautilus de Ubuntu a la carpeta dist le damos click derecho, ejecutar y ¡oh, sorpresa! el fichero bitacora.log se genera y aparece… pero con cero bytes, sin nada dentro, ¿qué ha sucedido aquí?

bitacora.log vacio cero bytes
bitacora.log vacio cero bytes

Pues que simplemente la librería de registro abre el archivo bitacora.log (crea el archivo) pero la división entre cero no le permite llegar a ejecutar el grabado del mensaje, ya que las instrucciones son anidadas y primero trata de dividir y luego mostrar el mensaje, pero como se «cuelga» pues no registra nada de nada.

En este punto ya es bueno concluir algo muy cierto: el registro de errores incluso nos beneficiará al obligarnos a pensar dónde colocar los mensajes necesarios para futuras mejoras y en el caso del software libre donde TODOS podemos ser parte de un equipo de programadores esta ayuda es tremendamente bienvenida.

Otra pregunta que nos hacemos, ¿qué sucede si no establecemos un nivel de registro específico en logging.basicConfig? De manera predeterminada la utilería está en nivel WARNING y los mensajes que sean iguales o superiores a este nivel serán registrados (WARNING, ERROR  y CRITICAL). No obstante vamos a dar un paso más allá en nuestros estudios y vamos a configurar para que sean nuestros propios usuarios quienes establezcan un nivel de registro lo cual consideramos útil para ellos que NO son programadores y que tal vez necesiten cierta orientación sin necesidad que ellos y/o ellas lleguen a tener que descargar el código fuente de la aplicación -que siempre estará al alcance por ser software libre-.

Que los usuarios y usuarias establezcan su nivel de registro.

Pasando parámetros a una aplicación desde la línea de comando.

En el mundo de Python hay varias librerías que nos permiten «pasar» parámetros hacia «lo interno» de nuestras aplicaciones, algunas de ellas son -pero no son todas-:

  • getopt es una librería la cual se deriva de una del lenguaje C llamada, claro, getopt().
  • optparse escrita para Python pero que actualemente está «descontinuada».
  • argparse la cual curiosamente deriva de optaprse pero ofrece total compatibilidad a la versión 3 -y a futuro-.

Por esa razón escogemos esta última para evitarnos dolores de cabeza a futuro.

argparse.

Introducción a argparse.

Debemos hacer una breve introducción al concepto de parámetros tanto opcionales como obligatorios. De manera general las aplicaciones corren sin ninguna isntrucción especial: escribimos el nombre del fichero, el sistema operativo revisa si es un ejecutable, o carga en memoria y ejecuta las instrucciones contenidas.

Un ejemplo sencillo es el comando para listar ficheros y directorios en una ventana terminal: ls. Sin más dicho comando nos muestra por pantalla los ficheros y directorios contenidos en la carpeta desde donde la ejecutamos. Si hubiera alguna carpeta y queremos saber su contenido debemos escribir ls nombre-de-la-carpeta y allí tenemos un parámetro opcional que le estamos pasando a la aplicación: le estamos ordenando listar el contenido de un directorio. Decimos que es opcional porque, como vimos, el comando no necesita nada para funcionar pero somos nosotros los que tenemos la necesidad de pedirle algo muy específico. Pero adicionalmente a la petición específica queremos que nos lo muestre de una manera específica y para poder diferenciar los nombres de las carpetas -o archivos- que pidamos de la forma como la va a presentar pues nació la idea de colocar palabras claves para diferenciar (recalcamos que estamos con el comando ls como ejemplo útil ya que es un comando extremadamente básico). Así podemos teclear ls nombre-de-carpeta -l para listar en modo columna o el también llmado modo largo (nombres de ficheros o directorios uno encima del otro con detalles de tamaños, fecha, atributos, etc.).

Es por esta razón que se estableció ciertas normas para pasar parámetros, en general podemos decir que:

  1. Se utiliza un guion «-» como prefijo para indicar un parámetro y se acompaña generalmente con una sola letra que más que suficiente porque tenemos 54 opciones distintas (27 caracteres mayúsculas y minúsculas).
  2. Como estrategia nemotécnica se utilizan dos guiones juntos «–» junto con palabras o incluso frases para que sea de manera explícita su recordación.
  3. También se da el caso que a las dos opciones anteriores se le agregue sin dejar espacios un signo de igualdad y a continuación algún valor condicionante (que puede ser imprescindible o no).
  4. Como para algunos el punto anterior no les parece elegante, también se estila colocar un espacio y a continuación algún valor condicionante.

Siguiendo con el ejemplo del comando ls:

Ejemplo del punto 1: comando «ls -r» (lista los archivos y carpetas en orden alfabético inverso, de la letra zeta hacia la letra a).

Ejemplo del punto 2: comando «ls –reverse» ídem al punto anterior pero más fácil de recordar y explícito para mostrar.

Ejemplo del punto 3: comando «ls –sort» ordena las lista de ficheros por orden de tamaño, del más grande hacia el más pequeño, pero sucede que hay muchas maneras de ordenar ese listado y si lo ejecutamos así sin más nos solicita un parámetro necesario. Podemos pedirlo por tamaño así que escribimos «ls –sort=size» y veremos el resultado con primero los más grandes yendo luego progresivamente hasta los más pequeños. Por cierto, este comando «largo» tiene un equivalente «corto»: ls -s.

Ejemplo del punto 4: comando «ls patron-a-buscar» como por ejemplo si queremos ver solamente los archivos que comienzen con la letra «a»: «ls a*«.

Primeros pasos con argparse.

Para comenzar a utilizar argparse en nuestro programa, simplemente hagamos un fichero nuevo y le colocamos los siguiente:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser(description="Programa demostrativo de argparse")
analizador.parse_args()

Al salir lo nombramos como mi_programa.py y lo ejecutamos con python3 mi_programa.py y, por supuesto, no hace nada de nada ya que no le escribimos ningún código adicional. Pero ahora vamos a ejectuarlo acompañado de un parámetro como lo es el siguiente: python3 mi_programa.py -h y obtendremos la siguiente salida:

usage: mi_programa.py [-h]

Programa demostrativo de argparse.

optional arguments:
 -h, --help show this help message and exit

Como vemos todo viene preconfigurado para utilizar el idioma inglés por defecto, pero pronto podremos darle un uso mejor para orientarlo hacia el idioma castellano en un tutorial dedicado al tema. Notad que especifica que el «parámetro largo» para ayuda es –help. Adicionalmente, cualquier otro parámetro que le pasemos manifestará desconocerlo -no hemos programado nada áun, por ahora-. Por lo pronto ya cumplimos con iniciar el uso práctico de argparser, continuemos aprendiendo.

Agregando otro argumento opcional.

Como vemos argparse tiene al menos un argumento establecido por defecto, el de ayuda [el cual es opcional, está mostrado entre corchetes], y ahora nosotros vamos a agregarle nuestro propio argumento para establecer el nivel de registro de eventos. Para ello especificaremos la palabra clave -log_lev acompañado del nivel que deseemos establecer, a continuación lo pasamos por una serie de tamices con la instrucción condicional if~elif~else y si coincide mostramos por pantalla la opción elegida:

import argparse
analizador = argparse.ArgumentParser("Programa demostrativo de argparse")
analizador.add_argument("-log_lev", help="Utilice DEBUG, INFO, WARNING, ERROR o$
analizador.parse_args()
argumentos = analizador.parse_args()
if argumentos.log_lev == 'DEBUG':
 print("DEBUG")
elif argumentos.log_lev == 'INFO':
 print("INFO")
elif argumentos.log_lev == 'WARNING':
 print("WARNING")
elif argumentos.log_lev == 'ERROR':
 print("ERROR")
elif argumentos.log_lev == 'CRITICAL':
 print("CRITICAL")
else:
 print("Opcion no válida de nivel de registro de eventos.")

Como vemos esto simplemente es el armazón para el manejo del pase de parámetros a nuestro programa didáctico para el registro de eventos con la utilería logging.

En este punto corred vuestro programa varias veces, experimentad con el pase de parámetros para que luego continuemos con el último paso de este tutorial: la fusión de logging con argparse.

Uniendo «logging» con «argparse».

Ya para finalizar unimos el código de ambos ejemplos y la idea es la siguiente: al utilizarse sin parámetros se establece el nivel de registro en WARNING que es el nivel predeterminado. Si se utiliza el parámetro -log_lev sin acompañarlo de valor alguno, la librería argparse se encargará debidamente de orientar al usuario sobre las opciones disponibles. Si el usuario usa alguna opción disponible válido pues se establece debidamente el nivel de registro correspondiente.

Queda para vuestra práctica el permitir que los usuarios especifiquen un nombre de archivo para el registro de eventos.

Acá tenemos el código final, espero os haya servido para aprender algo nuevo sobre el lenguaje Python.

import logging
import argparse

analizador = argparse.ArgumentParser("Programa demostrativo de argparse")
analizador.add_argument("-log_lev", help="Utilice DEBUG, INFO, WARNING, ERROR o CRITICAL")
analizador.parse_args()
argumentos = analizador.parse_args()
if argumentos.log_lev == 'DEBUG':
 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
elif argumentos.log_lev == 'INFO':
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
elif argumentos.log_lev == 'WARNING':
 logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
elif argumentos.log_lev == 'ERROR':
 logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
elif argumentos.log_lev == 'CRITICAL':
 logging.basicConfig(level=logging.CRITICAL)
else:
 logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
# Opción no válida, se establece nivel WARNING por defecto.


logging.basicConfig(
 filename="bitacora.log",
 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
 datefmt='%d/%m/%Y %I:%M:%S %p'
)

bita_sum = logging.getLogger("Sum")
bita_res = logging.getLogger("Res")
bita_mul = logging.getLogger("Mul")
bita_div = logging.getLogger("Div")

class calculadora():

def __init__(self, nombre):
 self.nombre = nombre
 logging.debug("\nCalculadora modelo {} (encendida).".format(self.nombre))

def sumar(self, a=0, b=0):
 bita_sum.info("Suma a={} b={} a+b={}".format(a,b,a+b))

def restar(self, a=0, b=0):
 bita_res.info("Resta a={} b={} a-b={}".format(a,b,a-b))

def multiplicar(self, a=0, b=0):
 bita_mul.info("Multiplicación a={} b={} a*b={}".format(a,b,a*b))

def dividir(self, a=0, b=1):
 if (b==0):
 bita_div.error("Alerta: el divisor debe ser distinto a cero.")
 else:
 bita_div.info("División a={} b={} a/b={}".format(a,b,a/b))

calc = calculadora("A1")
calc.sumar( 45,5)
calc.restar(45,5)
calc.multiplicar(45,5)
calc.dividir(45,0)

Fuentes consultadas:

En idioma inglés:

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Python logo sin texto

Python http.server

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La verdad es que revisando los temas publicados por nuestros colegas de GNULinuxBlog (por ahora quien publica el tema, el sr. Elías Rodríguez Martín y el sr. José Miguel, creador del blog) encontramos uno en particular muy útil y que nosotros habíamos enfocado de una manera un tanto complicada en comparación con la facilidad de lo que allí proponen. Cuando conseguimos que alguien es más listo que nosotros inmediatamente lo reconocemos y aprendemos de dichas personas, no tenemos rubor en admitirlo, por eso os pedimos que nos acompañéis en nuestro artículo de hoy: compartir ficheros de una manera rápida y sencilla con Python.

Python logo original
Python logo original

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Lenguaje Python y la inteligencia artificial

Python3 and machine learning

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En nuestra entrega anterior -y con la ayuda del Doctor Jason Brownlee- instalamos Fedora 25 como máquina virtual para tener un entorno de desarrollo específico para Python3: pues bien, el fin último es tener una base para poder desarrollar el «machine learning» a un nivel intermedio, veamos.

¿Qué es el «machine learning»?

Es una ciencia aplicada con ayuda de los ordenadores: de una serie gigantesca de datos obtenidos de nuestro mundo analógico regido por la mecánica cuántica podemos obtener patrones, precisamente lo que hacemos nosotros los seres humanos, como por ejemplo cuando miramos una noche estrellada y percibimos constelaciones que solo están en nuestro cerebro. Muchas universidades en el mundo están abocadas a este estudio y promete ser el futuro en el cual debemos estar preparados para cuando lleguen los ordenadores cuánticos.

Un dato que nos llama la atención es que ya hoy en día tiene una aplicación práctica, para mal, denunciada por Edward Snowden en su cuenta en Twitter:

¿Qué tiene que ver esto con el «machine learning»? Pues que el dispositivo que es utilizado para detectar los patrones de atención de los televidentes durante los comerciales es grabado con un dispositivo originalmente diseñado para juegos denominado Kinetic. En realidad es un dispositivo biométrico que en el año 2011 incluso ganó un premio de 50 mil libras esterlinas por desarrollo innovador al reconocer los movimientos de nuestro cuerpo, interpretarlos y trasladarlo como acciones en los juegos de vídeo. Es así que en solo seis años se le ha conseguido un uso importante en la vida real, acercándonos cada vez más a las historias contadas en las saga de películas «Terminator».

Esta entrada no pretende ser una guía exhaustiva de Python ni tampoco algo avanzado en el campo de la inteligencia artificial, apenas es la presentación de todo aquello, un abrebocas: primero estableceremos un entorno de programación y luego ejecutaremos un mini curso de 14 lecciones sobre «machine learning» cuyo material es proporcionado al mundo entero por el Dr. Jason Brownlee en su página web (en idioma inglés).

Instalando un entorno basado en Python para el aprendizaje de las máquinas.

Instalando el entorno Python.

Como ya bien sabéis, ya sea por este vuestro humilde portal o por internet -que abunda información- el lenguaje de programación Python viene instalado por defecto en la mayoría de las distribuciones GNU/Linux y Fedora no es la excepción. Para saber cual versión tenemos instalada, ejecutamos nuestra máquina virtual e introducimos nuestras credenciales de usuario. Acto seguido pulsamos ALT+F2 e introducimos la orden «gnome-terminal» para ejecutar una ventana de comandos para lanzar la siguiente línea:

python3 --version

En la figura podemos observar que ya tenemos instalada la versión 3.5.2:

python3 --version
python3 –version

Instalando el conjunto de utilidades para Python3.

Los paquetes que necesitaremos son seis en total:

  • SciPy, conjunto de herramientas que integra los siguientes paquetes:
  • NumPy: herramienta para álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios.
  • Pandas: para manejar estructura de datos.
  • Matplotlib: para plasmar gráficos en 2 dimensiones y algunos en 3D.
  • Scikit-Learn: empleado en la minería de datos.
  • Statsmodels: para modelos estadísticos.

Todas ellas las podemos bien instalar en una sola línea, bien una por una, depende de nuestra paciencia. Por rapidez escogeremos la primera y en la misma ventana terminal que tenemos abierta colocamos:

sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels

El comando DNF es la abreviatura para Dandified Yum, que tal como explicamos, es el equivalente al comando apt-get utilizado en las distribuciones GNU/Linux basadas en Debian. Así que autorizamos la descarga, que son más o menos 92 megabytes:

sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels
sudo dnf install python3-numpy python3-scipy python3-scikit-learn python3-pandas python3-matplotlib python3-statsmodels

Instalando entorno Python3 para «machine learning» 1
Instalando entorno Python3 para «machine learning» 1

Instalando entorno Python3 para «machine learning» 2
Instalando entorno Python3 para «machine learning» 2

Una vez se han descargado a nuestro ordenador virtual, se hace la verificación de contenido y se procede a descomprimir e instalar; allí van 200 megabytes adicionales:

Instalando entorno Python3 para «machine learning» 3
Instalando entorno Python3 para «machine learning» 3

Instalando entorno Python3 para «machine learning» 4
Instalando entorno Python3 para «machine learning» 4

Confirmación del entorno instalado.

Una vez finalizado procedemos a «crear» un guión en bash para averiguar rápidamente las versiones instaladas. Aquí viene la utilidad de haber instalado las utilerías de «VirtualBox Guest Additions» en nuestra entrada anterior: podremos «copiar y pegar» texto entre nuestro ordenador anfitrión y el ordenador virtual.

Habilitar el portapapeles entre VirtualBox y las máquinas virtuales.

Antes de poder «copia y pegar» texto debemos primero habilitar su paso por medio de VirtualBox: seleccionamos la máquina virtual Fedora y presionamos CONTROL+S para entrar a la configuración y vamos a la sección «Interfaz de usuario» -> «Dispositivos»:

VirtualBox portapapeles entre ordenador anfitrión y ordenador virtual
VirtualBox portapapeles entre ordenador anfitrión y ordenador virtual

Descolgamos la lista y seleccionamos «Anfitrión a invitado» y damos «Aceptar».

VirtualBox portapapeles ordenador anfitrión a invitado
VirtualBox portapapeles ordenador anfitrión a invitado

Archivo de comando «versions.py».

Ahora que podemos pasar el portapapeles a la máquina virtual (tedioso procedimiento para poder habilitarlo), seleccionamos, copiamos y pegamos lo siguiente:

# scipy
import scipy
print('scipy: %s' % scipy.__version__)
# numpy
import numpy
print('numpy: %s' % numpy.__version__)
# matplotlib
import matplotlib
print('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__)
# pandas
import pandas
print('pandas: %s' % pandas.__version__)
# scikit-learn
import sklearn
print('sklearn: %s' % sklearn.__version__)
# statsmodels
import statsmodels
print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)

 

En las siguientes imágenes utilizamos el editor de textos gedit, pero sentiros libres de utilizar vuestro preferido (de hecho nosotros más adelante instalamos nano):

Guión para detectar los componentes instalados de Python3 uno
Guión para detectar los componentes instalados de Python3 uno

Guión para detectar los componentes instalados de Python3 dos
Guión para detectar los componentes instalados de Python3 dos

Guión para detectar los componentes instalados de Python3 tres
Guión para detectar los componentes instalados de Python3 tres

Guión para detectar los componentes instalados de Python3 cuatro
Guión para detectar los componentes instalados de Python3 cuatro

Guión para detectar los componentes instalados de Python3 cinco
Guión para detectar los componentes instalados de Python3 cinco

Mini curso de «machine learning» en 14 lecciones.

Con la tutoría del Doctor Jason Brownlee, procedemos conforme a lo explicado en su artículo.

Lección N° 01.

En realidad ya aprobamos la primera lección: la creación de un entorno de trabajo con todos los paquetes necesarios.

Lección N° 02.

 

Fuentes consultadas:

En idioma castellano.

En idioma inglés.

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Python logo sin texto

Como trabajar con formatos de cadenas de texto en Python 3

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Hemos escrito y referenciado -bastante- sobre cómo trabajar bajo la linea de comandos en GNU/Linux y para trabajar con Python de esta manera muchas veces debemos presentar los datos y resultados de una manera agradable a la vista. Para ello echaremos mano de unos comando que vienen por defecto en Python 3.5.2 , la versión que usamos a la fecha. Hagamos pues, ¡manos a la obra!

Introducción.

En el lenguaje de programación Python (y esto es un brevísimo repaso) las cadenas de texto deben ser contenidas o encerradas entre comillas simples o comillas dobles, con apertura y cierre correspondiente y por pares, y dichas comillas no serán mostradas por pantalla al ordenar imprimirlas, veamos el ejemplo:

'¡Hola! ¿cómo están?'
"Nosotros bien, ¿y ustedes?"

Hasta aquí no necesita mayor explicación, ustedes decidirán cuáles pares de comillas utilizar, a su gusto y elección pero eso sí, tratemos de ser constantes en su uso, si son simples o dobles. Para este tutorial utilizaremos comillas simples y nuestra balanza se inclina hacia allá porque al uno introducir una cadena de texto entrecomillada doble y presionar intro en el shell de Python por pantalla nos mostrará la misma cadena pero con comilla simples, un detalle a observar. Pero para poder mostrar estas cadenas de caracteres en un guión o script debemos utilizar el comando print() y dentro del par de paréntesis introduciremos dichas cadenas de texto:

print('¡Hola! ¿cómo están?')
print("Nosotros bien, ¿y ustedes?")

Y el resultado por pantalla será la cadena de texto sin comilla alguna.

Concatenado de cadenas de texto.

Si queremos imprimir en una sola línea de texto dos cadenas, debemos usar el símbolo de suma «+» pero en este caso simplemente nos muestra la primera cadena y luego la segunda (podemos incluir en las mismas espacios para separar las palabras):

print('Simón ' + 'José ' + 'Antonio ' + 'de la Santísima Trinidad ' + 'Bolívar y Palacios')

Ahora analizamos que aunque usemos el símbolo de la suma no quiere decir que podemos pasar cualquier número para que sea interpretado como texto, el siguiente comando producirá un error y el segundo es el que debemos utilizar:

print('Simón Bolívar nació en el año ' + 1783)
print('Simón Bolívar nació en el año ' + '1783')

Nótese que hemos encerrado el número entre comillas para que sea considerado una cadena de texto, en el lenguaje Python nos atreveríamos a decir que los datos deber ser explícitos, el lenguaje es estricto en su manipulación (si son caracteres, caracteres serán siempre, si son números igualmente, más adelante profundizaremos en esto).

Repetición de cadenas de texto.

Muchas veces necesitamos repetir uno o más caracteres varias veces, especialmente con propósitos decorativos. Esto es importante en el caso de las licencias de software donde se muchas veces se utiliza el signo de igualdad ‘=’ para encerrar los títulos de la misma. Así como usamos el símbolo de suma ahora utilizaremos el signo de multiplición en programación que es el asteristo ‘*’ (la equis la utilizamos para los humanos, como por ejemplo para representar las tablas de multiplicación). Para ello encerramos entre comillas el texto deseado y seguido de un asterisco y luego un número que representa las veces que repetiremos el caracter o caracteres:

print('='*40)
print('+-'*40)

Almacenando cadenas de texto en variables.

Pues bien, si en nuestro programa vamos a repetir muchas veces una frase pues lo mejor es almacenarla en una variable para mostrarla donde la necesitemos y escribirla una sola vez al principio del software que desarrollemos:

gracias = '¡Muchas gracias por su colaboración!'

Y una vez la tengamos declarada podemos imprimirla con el famoso comando print() -en Python 3 los paréntesis son obligatorios-:

print(gracias)

Reutilizando el último resultado.

Gracias al sr. Juan J. Merelo Guervós quien amablemente publica por Twitter una presentación sobre Python, nos enteramos del uso de el guion bajo «_» para utilizar el último valor que hayamos presentado por la consola interactiva de Python teneindo cuidado de darle el tratamiento adecuado al valor: si es texto, número, etcétera y valga para que aplique a las combinaciones posibles, echad un ojo al siguiente ejemplo:

Uso del guion bajo como almacen del último resultado en consola Python
Uso del guion bajo como almacen del último resultado en consola Python

Comillas y apóstrofos.

Sí, así como lo leen APÓSTROFOS y no , es común caer en este error, pero ese es el nombre correcto: apóstrofos (tal vez influye en errar el como se escribe en inglés: «apostrophes»). Lo cierto del caso es que en castellano no tenemos mayor problema en la escritura, más en el habla coloquial vaya sí que usamos la «contractura» de la palabra (elisión le dice la Real Academia Española), un caso muy común: «para allá» lo pronunciamos «pa’llá». Como véis igual hacemos en Python, solo que esta vez rompemos la regla de utilizar comillas simples porque de lo contrario se produce un error si escribimos ‘pa’llá’ pues la comilla simple en el medio de la frase indica que allí termina la cadena de texto (si queréis ver algo más avanzado, por favor leed nuestro otro tutorial sobre el tema). Algunos nombres que vienen del idioma portugués también utilizan el apóstrofo, como por ejemplo el apellido «D’acosta», y si lidiamos con eso debemos usar distintos tipos de comillas, tengamos precaución con esto al momento de programar.

Si necesitamos mostrar las comillas en sí mismas pues las encerramos debidamente de forma anidada, ejemplo:

print('Sí, eso fue lo que ella dijo:"Hacia el sur"')

Líneas múltiples.

Si pretendemos mostrar varias líneas podemos almacenar dichas líneas encerrandolas entre comillas triples (sencillas o dobles, según necesitemos o queramos):

agua = '''El agua está compuesta de:
-Oxígeno
-Hidrógeno'''
print(agua)

Caracteres de escape.

Con el caracter de escape barra invertida «\» podemos escribir nuestro apóstrofo encerrado entre comillas simples de la siguiente manera:

print('El ciudadano Pedro D\'acosta.')

Como pueden observar le indicamos a Python que tome el caracter que está a la derecha de la barra invertida como caracter en sí mismo y que no lo tome como un caracter especial para el lenguaje (en este caso como delimitador de cadena de texto).

También podemos usar dicho caracter de escape con la comilla doble:

print("Vendedme un tubo de 2\" de diámetro.")
# El siguiente comando también hará el mismo trabajo:
print('Vendedme un tubo de 2" de diámetro.')

En Python si una línea comienza con el símbolo numeral «#», todo lo que esté hacia la derecha hasta el retorno de carro será considerado comentario -sirve para documentar nuestro código para futuras generaciones-.

Además, si el caracter que le agregamos a la derecha NO es un caracter especial (por ejemplo, la letra «n») nos permitirá «quebrar» o insertar un retorno de carro en una sola línea:

print('Línea 1\nLínea 2')

Y con la barra invertida y la letra «t» podremos presentar por pantalla la composición química del agua del ejemplo anterior pero numerada y tabulada:

agua = 'El agua está compuesta de:\n1\tátomo de Oxígeno\n2\tátomos de Hidrógeno'
print(agua)

Y para imprimir la barra invertida…

Y si necesitamos imprimir la barra invertida por pantalla con el comando print() debemos anteceder la letra «r» justo antes de la cadena de texto:

print(r'El agua está compuesta de:\n1\tátomo de Oxígeno\n2\tátomos de Hidrógeno') 

Formateando cadenas de texto con marcadores de posición.

Así como utilizamos el comando print() en este caso utilizaremos otro comando intrínseco en Python: format(). En lenguaje Python podemos «heredar» o «unir» a una variable una función -es por ello que dicen y comentan que es un lenguaje de programación avanzado-: por medio del punto «.» unimos primero la variable y luego la función format() auxilíandonos con un par de corchetes «{}» -marcador de posición- que le indicará a dicha función dónde colocar el valor que necesitemos. Vayamos de la teoría a la práctica:

print('Venezuela tiene {} estados.'.format(24))

Y veremos por pantalla lo siguiente:

Venezuela tiene 24 estados.

Tal como lo presentamos es poco útil en verdad, pero vayamos un poco más allá: en Venezuela el ahora estado Amazonas antes era un territorio federal, así que el número de estados a lo largo del tiempo será algo que puede variar. Asimismo muchos países están divididos por estados (otros por comunas como Chile, otros por cantones como Suiza, etcétera). Veamos el siguiente código:

pais = "Venezuela"
estados = 24
print(pais + ' tiene {} estados.'.format(estados))

Ahora tiene más sentido ya que dichas variables ‘pais’ -sin acento, así se acostumbra escribir los nombres de variables- y ‘estados’ podrían ser llenados, por ejemplo, desde los valores almacenados en una base de datos con varios países y sus respectivas cantidades de estados y podremos hacer un ciclo para mostrarlos a todos. Lo que incluiremos entre corchetes no necesariamente debe ser un número, también puede ser otra cadena de texto como veremos a continuación.

Formateando cadenas de texto con varios marcadores de posición.

Continuando con el ejemplo anterior, es posible reescribirlo de la siguiente manera:

pais = "Venezuela"
estados = 24
print('{} tiene {} estados.'.format(pais, estados))

Siempre hay que tener en cuenta el colocar las variables a insertar en el mismo orden que van de izquierda a derecha según los marcadores de posición, esto es así porque dentro de los corchetes no hemos insertado aún órdenes especiales; por lo tanto lo siguiente NO mostrará correctamente la información:

pais = ''Venezuela'
estados = 24
print('{} tiene {} estados.'.format(estados, pais))

Para corregir lo anterior debemos colocar el número correspondiente (comenzando desde cero) a la enumeración de elementos -valga la redundancia-. Es decir que lo que insertemos dentro de los paréntesis del comando format -separados por comas- automáticamente tomará el primer elemento el índice cero, el segundo, uno y así sucesivamente:

pais = "Venezuela"
estados = 24
print('{1} tiene {0} estados.'.format(estados, pais))

Podremos escribir muchos más elementos que la cantidad de marcadores de posición -corchetes {}- pero no menos, porque produce un error; veamos el próximo modelo:

pais = "Venezuela"
print('{} tiene {} estados.'.format(pais))

Allí tenemos dos marcadores de posición pero una sola variable (podemos complicar el ejercicio con muchos más elementos, pero trabajar con 2 ó 3 elementos ilustra bien lo que queremos enseñar). Igualmente, si a los marcadores de posición le insertamos índices que no existen, pues también nos arroja error:

pais = "Venezuela"
estados = 24
print('{1} tiene {2} estados.'.format(estados, pais))

Tal como les indicamos, se debe enumerar desde cero, es así que el elemento 2 no existe ni está declarada dicha variable (está fuera de rango, produce error).

Si se nos hace difícil el trabajar con base cero, también Python nos permite colocarles nombres clave a las variables abramos nuestra mente a los llamados alias:

pais = "Venezuela"
estados = 24
print('{uno} tiene {dos} estados.'.format(uno = estados, dos = pais))

Si analizamos bien, en realidad estamos llamando a la variable «pais» con el alias «uno» y «estados» con el alias «dos», lo cual nos muestra lo poderoso que es el lenguaje Python.

Pasando los formatos específicos.

Hasta ahora hemos utilizado los marcadores de posición vacios o con un índice o alias pero podemos ir más allá. Por medio de los dos puntos «:» nos permite separar el índice o alias del formato con que queramos presentar las variables. Para ilustrar imaginemos que tenemos una lista de países pero sus nombres, desde luego, no tienen el mismo número de caracteres. Si queremos mostrarlos de una manera muy ordenada nos fijaremos cual tiene la cifra más larga y asi dejaremos sufiente espacio para los otros más cortos. Hagamos un sencillo listado de 3 países hartos conocidos por nosotros los venezolanos:

pais = ("Colombia", "Chile", "Venezuela")
division = ("departamentos", "comunas", "estados")

Con estas declaraciones le estamos indicando a Python que nos haga una matriz (ellos lo llaman «tupla», una palabra no reconocida por la RAE) de 1 fila y 3 columnas para la variable «pais» e igualmente para la variable «division». Fijaos que el más largo es Venezuela con 9 letras y le sumaremos uno más para separar del resto de la oración con un espacio; haremos uso de un ciclo for:

for k in range(0,3):
  print("{0:10} está dividido políticamente en {1}.".format(pais[k], division[k]))

Ya os dijimos que las numeraciones arrancan desde cero, pero es conveniente aclarar que la variable «k» es evaluada por Python al inicio del ciclo, por eso debemos agregarle uno más a nuestros índices de matriz.  Veremos la siguiente salida por pantalla:

Colombia  está dividido políticamente en departamentos.
Chile     está dividido políticamente en comunas.
Venezuela está dividido políticamente en estados.

¡Qué práctico! Lo más interesante es que podemos alinear las variables al centro o a la derecha (por defecto alinea a la izquierda) si le colocamos el signo «^» o «<» para la alineación a la izquierda o «>» para alinear a la derecha:

for k in range(0,3):
  print("{0:10} está dividido políticamente en {1}.".format(pais[k], division[k]))
 Colombia está dividido políticamente en departamentos.
    Chile está dividido políticamente en comunas.
Venezuela está dividido políticamente en estados.

Incluso podemos presentar los nombres de los países de la misma manera que uno hace al escribir los nombres de los beneficiarios en un cheque bancario: agregando asteriscos (o cualquier otro caracter) a la izquierda y derecha y centrando el nombre y agregaremos 12 «espacios» en vez de 10, probad en vuestra terminal lo siguiente (no publicamos imágenes del resultado para «forzaros» a practicar en vuestro ordenador):

for k in range(0,3):
  print("{0:*^12} está dividido políticamente en {1}.".format(pais[k], division[k]))

Tal vez con los números hallaremos la máxima utilidad al formateo de cadenas con marcadores de posición, veamos algunos de ellos.

Pasando los formatos numéricos específicos.

Muchas veces necesitamos en nuestros programas las tasas de los impuestos que recauda el Estado para el buen funcionamiento de la República. En Venezuela el ente encargado es el Servicio Nacional Integrado de Administración Tributaria y Aduanera (SENIAT por sus siglas) quien legalmente está facultado a publicar y hacer cumplir las variaciones en los porcentajes. El Impuesto al Valor Agregado (IVA por sus siglas) recordamos que comenzó con un 10% en 1994 (año en que fue creado el SENIAT de la mano de la Guardia Nacional quienes nos visitaron para cumplir y hacer cumplir el impuesto) y ha sufrido subidas y bajadas estando hoy en 12% -en España tenemos entendido que está en 25% al momento de escribir estas líneas-. Imaginemos que queremos informar esto a nuestros usuarios:

iva1994 = 10
iva2016 = 12
print('La tasa de impuesto del IVA en 1994 era de {:f}%'.format(iva1994))
print('Hoy en día, año 2016:{:f}%'.format(iva2016))

Como recordaremos, en el marcador de posición debemos colocar los dos puntos para separar el índice (por defecto cero porque es un solo elemento y se puede omitir) del formato numérico que deseamos presentar. En nuestra vida común los números del 0 al 100 toman especial importancia y tanto nuestra moneda y tasas se representa hasta con dos decimales a la derecha de la coma -mejor dicho, empleamos hasta la centésima parte de la unidad-. Es por esto que, si habéis practicado los comandos de arriba, notaréis que se «imprime» con seis decimales porque utilizamos el parámetro «f» -número con separador decimal flotante- y para limitar la salida a dos decimales debemos agregar «.2» al formato:

print('La tasa de impuesto del IVA en 1994 era de {:.2f}%'.format(iva1994))
print('Hoy en día, año 2016:{:.2f}%'.format(iva2016))

Ahora se ve un poco mejor, pero con el inconveniente de que nuestro separador decimal es la coma y para el mundo anglosajón es el punto (los sistemas operativos modernos lidian con esto muy bien todo el tiempo simplemente asignandole un identificador especial que tal vez sea el Unicode 2396 «» y mostrando al usuario de cada región su símbolo particular en cada salida por pantalla y/o impresora). Nota: los parámetros en la función format() deben ser en estricto orden: «{0:.2f}» es lo correcto -índice, separador, número de decimales y tipo de número, «f» para flotante-; mientras que «{0:f.2}» no funcionará.

Usando formatos de texto para presentar datos.

Una aplicación práctica de la vida real es mostrar a nuestros párvulos las tablas de multiplicar, escojamos -¡ejem!- el número 7, nuestro número de la suerte, y hagamos un programita:

for k in range(1,10):
  print('{} x {} = {}'.format(7, k, 7*k))

Como véis no representa mayor problema la salida pues el único elemento díscolo es el resultado de «7 x 1», vamos a ampliar la tabla hasta 30 (recordad sumar uno más) y mostramos su respuesta a continuación:

for k in range(1,31):
  print('{} x {} = {}'.format(7, k, 7*k))
7 x 1 = 7
7 x 2 = 14
7 x 3 = 21
7 x 4 = 28
7 x 5 = 35
7 x 6 = 42
7 x 7 = 49
7 x 8 = 56
7 x 9 = 63
7 x 10 = 70
7 x 11 = 77
7 x 12 = 84
7 x 13 = 91
7 x 14 = 98
7 x 15 = 105
7 x 16 = 112
7 x 17 = 119
7 x 18 = 126
7 x 19 = 133
7 x 20 = 140
7 x 21 = 147
7 x 22 = 154
7 x 23 = 161
7 x 24 = 168
7 x 25 = 175
7 x 26 = 182
7 x 27 = 189
7 x 28 = 196
7 x 29 = 203

Aquí está el meollo del asunto, a medida que los números «engordan» nuestras columnas no se presentan de manera tabulada. Para observarlo más a nuestro gusto, el de los seres humanos (imagino que las computadoras cuando gobiernen al mundo obviarán el arte por completo, privando la funcionalidad por encima de todo, pero hasta que esos días lleguen no nos preocuparemos por #Skynet) necesitamos que cada número, sin importar su valor, ocupe máximo 3 espacios o casillas, si lo queremos ver de esa manera. Para ello agregamos «{:3d]» en cada marcador de posición y listamos el resultado (en este ejemplo colocamos lo que se ve en la línea de comandos de Phyton):

Python ciclo for con marcadores de posicion para una tabla de multiplicar
Python ciclo for con marcadores de posicion para una tabla de multiplicar.

¡Mucho mejor para nosotros los obsesivos por el orden!

Formatos soportados por Python.

Como era de esperarse, hay una gran cantidad de parámetros en el comando format() y acá explicamos los hasta ahora conocidos teniendo en cuenta que hay que respetar el orden en que pasamos los parámetros, a saber son los siguientes:

  1. El índice o alias de la variable que queremos formatear, generalmente se omite ya que acostumbramos a colocarlas en el orden correspondiente, cosas de nosotros los seres humanos.
  2. Caracter separador, los dos puntos «:».
  3. Caracter de relleno, cualquiera que se necesite (hicimos un ejemplo con un asterisco, el ejemplo de los cheques bancarios ¿lo recordáis?).
  4. Alineación (recordad el ejemplo de los países), abajo especificamos más.
  5. Signo positivo, negativo o cero (abajo aclaramos).
  6. En el caso de números en otros sistemas de numeración podemos usar «#» o «0», de nuevo abajo explicamos mejor el asunto.
  7. Anchura del campo, un número entero de no muchas cifras ya que el ancho de pantalla generalmente es 80 caracteres en remembranza de los antiguos monitores monocromáticos.
  8. Opción de agrupamiento: aquí si que hay mucha tela que cortar, mirad el punto 8 que lo hacemos muy detalladamente.
  9. Precisión: en el caso de las tasas de impuesto usamos 2 decimales, pero podemos usar los que necesitemos, lo único que no explicamos es que esta función redondea hacia arriba (si es mayor o igual a 5) o hacia abajo según el primer decimal fuera del alcance de precisión.
  10. Tipo de dato: lo más importante queda de último, ya que podemos indicarle explícitamente qué tipo de datos pasamos e incluso que conversión hacemos, leed el punto 10 en detalle.

Los puntos 1 y 2 ya los hemos explicado muy bien, veamos los siguientes.

3.-Caracter de relleno.

Cualquier caracter INCLUSO los caracteres especiales no presentan ningún problema, recordad que lo TODO lo que está en el marcador de posición «{}» Python los considera parámetros, no comandos especiales; haced la prueba colocando comillas simples, dobles, barra y barra invertida y os lo mostrará sin problema alguno.

4.-Alineación de caracteres.

  • «<«: alinea a la izquierda, generalmente se omite ya que es la opción por defecto en la mayoría de los objetos.
  • «^»: alinea al centro del espacio disponible.
  • «>»: alinea a la derecha.
  • «=»: solamente para formatos numéricos que presentan signo, por ejemplo «+000000120», rara vez se utiliza.

5.-Signo numérico.

  • «+», «-» y » «: si necesitamos colocarle signo a nuestro resultado usamos el signo de suma o de resta, o simplemente dejamos un solo espacio en blanco reservado para el signo, si es negativo se muestra sino coloca un espacio en blanco.

6.-Forma alterna para la conversión.

El utilizar «#» o «0» nos hes tremendamente útil si hacemos conversiones a otros sistemas de numeración (binarios, por ejemplo), mirad el punto 10.

7.-Anchura del campo.

Ya dijimos que está limitado por nuestra noció de estética pero en realidad si le pasamos un valor muy alto pues simplemente Python lo mostrará en tantas líneas como necesite, una abajo de la otra, dando al traste cualquier tipo de formato que deseemos, cuidadito con esta cifra.

8.-Opción de agrupamiento.

¿Recuerdan que hablamos del separador decimal y que en nuestro país es la coma? De hecho nosotros usamos el punto como separador de miles y esto trae muchas veces un dolor de cabeza para el mundo de la banca y negocios. Acá os mostramos cómo lo maneja Ubuntu 16.04:

Formato regional en Ubuntu 16.04
Formato regional en Ubuntu 16.04

Pues acá va que Python se empeña en utilizar el punto como separador decimal y la coma como separador de miles a pesar de nosotros tener nuestra configuración regional como corresponde. Es por ello que en la PEP378 le buscan una solución al asunto haciendo uso de un comando y un artilugio: cambiamos las comas «,» que separan los miles en formato anglosajón por guiones bajos «_», luego cambiamos el punto «.» que es separador decimal en formato anglosajón por una coma «,» y finalmente cambiamos los guiones bajos «_» por puntos «.» ¿complicado en idioma castellano? Veamos como se escribe en lenguaje Python:

monto = 1234567.89
print('Su saldo bancario es Bs.' + '{:,}'.format(monto).replace(",","_").replace(".", ",").replace("_","."))

El comando clave es replace(,) y nótese que hemos dejado el símbolo de «Bs.» fuera del valor numérico para que ese punto no sea sustituido por una coma y nuestro trabajo se ve plasmado así:

Representación correcta de Python de los formatos numéricos para Venezuela
Representación correcta de Python de los formatos numéricos para Venezuela.

¿Complicado? Pues aún no hemos comenzado a programar de verdad, ja ja ja 😉

En realidad nuestros amigos que desarrollan Python de manera desinteresada (monetariamente hablando) se han compadecido de nuestro predicamento porque, al menos nos han permitido el parámetro de la coma «,» como separador de miles, de parte de nosotros está comenzar a programar nuestras propias utilerías y «subirlas» a GitHub para que estén disponibles de manera pública por medio del Software Libre. Como ustedes ya imaginarán ya otros colegas habrán pasado por esto y en la internet habrá una solución ya realizada, lo que hay es que buscarla o sino hacerla nosotros mismos.

10.-Tipos de datos (y conversiones).

Pues ya va finalizando nuestra clase del día, lo último y tal vez más importante es que le podemos decir a Python el tipo de dato que le vamos a pasar para que nos lo represente adecuadamente e incluso podemos hacer conversiones a otros sistemas de numeración, miremos:

  • «s»: formato de cadena de texto, es el valor por omisión, eso quiere decir que es tácito y sobre entendido que lo que le pasamos al comando format() es una cadena de texto sin más; se puede omitir.
  • «b»: nos representará un número en de numeración formato binario, si le pasamos la coma como separador de agrupamiento lo hará de 4 en 4 caracteres.
  • «c»: un número entero que corresponde a un caracter ASCII, así la letra «A» es el número 34, le pasamos ese número y nos dibujará una letra «A».
  • «d»: sistema de base decimal, si se lo pasamos en binario hace la conversión correspondiente.
  • «o»: sistema de numeración de base 8.
  • «x» y «X»: sistema de numeración de base 16 con los caracteres en mayúsculas o minúsculas para los valores por encima de nueve.
  • «n»: supuestamente para indicar que se utilize los separadores decimales y sepradores de miles segúna la configuración regional del sistema operativo del usuario (lo probamos y no funciona para nada bajo Python 3.5.2, no señor, la teoría es hermosa pero la práctica que hace nuestra experiencia ES MARAVILLOSA).

Ejemplos de conversiones:

Ejemplos de conversión a otros sitemas de numeración con el comando format().
Ejemplos de conversión a otros sitemas de numeración con el comando format().

Fuentes consultadas:

En idioma inglés:

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Python logo sin texto

Python 3.5.2 tutorial: funciones

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Hoy día continuamos el aprendizaje: veremos las funciones en Python ¡adelante!

Python logo original
Python logo original

Introducción.

Esta es la segunda parte de nuestro tutorial sobre Python, específicamente la versión 3.5.2, para ser exactos. Para mayores detalles de compatibilidad, historia y, en fin, lo básico sobre este lenguaje, debéis leer primero nuestra entrega anterior. Pero si ya tenéis alguna experiencia, podéis comenzar aquí con funciones. Y si soís un profesional en esto, gracias por vuestra visita, vuestras correcciones las podéis hacer llegar vía Twitter a @ks7000 o realizar un comentario acá abajo al finalizar esta entrada. Pues bien, ¡manos a la obra!

Funciones en Python.

Clasificación de las funciones.

En la primera parte de nuestro tutorial hicimos una sencilla función, demasiado simple, para nuestro programa que_hubo_mundo.py, y ahora es bueno que veaíś el panorama completo de las funciones desde nuestro punto de vista.


Advertencia.
Advertencia.

Lo aquí expresado por nosotros es nuestra opinión, la forma y manera en que enfocamos el aprendizaje del lenguaje Pyhton. En la página web oficial podréis ver el tutorial completo -en inglés- y con todo detalle. Nuestra idea es que aprendáis lo básico y una vez estéis diestro o diestra en la materia, repaséis en Python.org y contrásteis la información. ¿Queréis continuar? ¡Vamos!


 Las funciones en Python las consideramos en el siguiente orden:

  • Funciones nativas o integradas: no se necesita acción alguna fuera de llamarlas y pasarles los argumentos, si es que exige alguno. Ejemplo fácil: la función print() la cual podemos llamarla y simplemente nos «devuelve» un retorno de carro por cónsola en pantalla. Y decimos que nos «devuelve» porque eso es lo que vemos que hace la función, porque en realidad no nos devuelve valor alguno, ni numérico ni de texto. ¿Recordáis la palabra clave «end» para print()? Ingresad en vuestra cónsola lo siguiente (le «pasamos» un argumento a print() especificamente un argumento con palabra clave): print(end=»») ¿Qué os parece?
  • Funciones que vienen con Python pero hay que declararlas primero para luego llamarlas: pues eso, vamos a traer un ejemplo práctico, cuando vosotros estáis trabajando en modo interactivo tal vez os gustaría poder «limpiar» la cónsola de todo lo que hayáis practicado. Pues bien, esta tarea descansa con el sistema operativo de vuestro ordenador, y en el caso de GNU/Linux se hace con el comando «clear» pero antes que intentéis probarla revisad primero el siguiente código, observad la palabra clave o comando import:
  • >>> import os
    >>> os.system(«clear»)
    0
    >>>
  • Eso es lo que veréis, más o menos. La pantalla se «limpiará» pero obervareís que aparece un cero y luego el prompt de Python interactivo. Por eso es que es una función, devuelve un valor, que en este caso es cero. Si queremos que ese cero no aparezca y veamos una prístina cónsola (solo el prompt, por su puesto) deberemos teclear algo como esto: k = os.system(«clear»). Al finalizar estos párrafos os colocamos una captura de pantalla para que veaís más detalles.
  • Funciones para Python que hay que descargarlas e importarlas: nosotros podemos publicar (como de hecho lo hicimos) nuestro archivo que_hubo_mundo.py el cual contiene la función hola() la cual solamente imprime el mensaje «¡Qué hubo mundo!». Abrid una ventana terminal, listad los ficheros con el comando ls y si tenéis el archivo en cuestión en esa carpeta entonces abrid la terminal interactiva e ingresad lo siguiente: from que_hubo_mundo import hola y observad lo que pasa. ¡Genial! ¿o no? Pues bueno así podéis crear tus «librerías» e incluir el trabajo de otros, así, sin mayor parsimonia ni protocolo (punto 3 PEP20). El problema de esto es que si traemos el trabajo de otras personas hasta nuestro disco duro y dichos programadores publican una nueva versión (para mejor, se supone) deberemos descargar manualmente y verificar si funciona con nuestro programa -dos trabajos en uno-. Para evitar esto pasemos al siguiente punto.
  • Funciones para Python que hay que instalarlos por un procedimiento especial: Python.org mantiene siempre sus puertas abiertas a contribuciones, tanto monetarias como de programas y para ello mantiene en línea «the Python Package Index» (El Índice de Paquetes de Python) con el cual podemos instalar el trabajo de los demás y mantenernos actualizados si surgen nuevas versiones. El «procedimiento especial» consiste en instalar el programa pip el cual será el que haga el trabajo por nosotros (aunque probablemente ya lo tenéis instalado). A su vez, para instalar pip debemos descargar un archivo llamado get-pip.py desde un servidor seguro (HTTPS, «candado verde») y ejecutarlo. Luego podremos usar directamente desde Python.org cualquier trabajo publicado. Aquí es importante acotar que se deben seguir normas y reglas para publicar y son de obligatorio cumplimiento si queremos llegar lejos en esto. Sabemos que si seguimos estudiando y trabajando duro algún día publicaremos algo allí pero si queréis probar cómo funciona (declarar, subir y luego bajar nuestra programación) Python ofrece un ambiente de prueba (le dicen «sandbox» en inglés ya que allá se acostumbra poner en los parques cajones de madera llenos de arena para que los niños y niñas desarrollen sus habilidades motoras sin dañar nada ni herirse): he aquí el enlace y «happy hacking!» como dicen allá 😉 .

os.system("clear")
os.system(«clear»)

Creación de una función con el comando pass.

La manera intencional de declarar una función que no haga nada pues tiene que darse con un comando que tampoco haga nada. Os presentamos el comando pass. Y eso es lo que hace, nada de nada. Mirad este código:

>>> def adios():
...     pass #Aquí colocaremos código a futuro
...
>>> adios()
>>>

Como veís, al invocar la función no realiza «nada». Aquí vamos a explicar línea por línea:

  • Línea 1: definimos la función con la palabra reservada def seguido de un espacio y el nombre que hayamos escogido para la función. Luego colocamos par de paréntesis, uno que abre y otro que cierra, allí luego colocaremos los argumentos o datos que le queremos pasar a la función. Los dos puntos «:» indican que la línea no acaba allí, que hay más en líneas siguientes y al presionar intro observaréis que el prompt pasa a ser «…» y nos invita a escribir la segunda línea.
  • Línea 2: en la primera parte de este tutorial hablamos de configurar nuestro editor de textos para que al presionar la tecla TAB nos inserte espacios en vez del caracter tabulador. Ahora os rogamos, para cumplir con las normas de Python.org que lo configuréis exactamente a 4 espacios o que pulséis 4 espacios la primera vez y luego vuestro procesador indentará automáticamente cada vez que presionéis intro. Así que colocamos el comando pass (que no hace nada sino gastar 4 bytes en nuestro disco duro al estar guardado en un archivo). Luego colocamos un comentario sobre lo que pensamos hacer a futuro con dicha función.
  • Línea 3: una línea en blanco para poder presionar intro y volver al prompt interactivo. También debemos dejar una línea en blanco si estuvieramos escribiendo en un archivo, por razones de legibilidad y claridad en nuestro código.

Creación de una función útil en la vida real.

Muy bonito estudiar la teoría pero debemos de ser pragmáticos y ponerla a trabajar en nuestras vidas. Para ello vamos a realizar una función que dado un monto nos calcule el impuesto a las ventas que debemos pagar (Impuesto al Valor Agregado, I.V.A. o IVA). En nuestro país, Venezuela, todo eso está normado por la ley y si queréis revisarlo nosotros hemos publicado una entrada al respecto.

El cálculo es el siguiente: al monto (que llamaremos base gravada o base) le multiplicamos por la tasa de impuesto y la dividimos entre cien. A la fecha la tasa es de un 12% pero puede aumentar o disminuir con el paso del tiempo, pero en general dura meses y hasta años en un mismo valor. Asumiremos entonces que es 12% y pasamos a escribir la función:

>>> def impuesto(base):
...     print('Impuesto a pagar:', round(base*12/100,2))
... 
>>> impuesto(100)
Impuesto a pagar: 12
>>>

Rápidamente observamos, en la única linea de la función, como hemos utilizado la función print() , hemos separados con comas los argumentos para nos imprima un espacio en blanco entre ellos, y uno de los argumentos le hemos pasado una funcion round() a su vez con dos argumentos: el cálculo del impuesto en sí y el número 2 para indicarle que redondee el impuesto a dos decimales ya que así lo exige la ley (hay ciertos casos como el manejo de moneda extranjera o divisa -por ej.: €- y venta de hidrocarburos que, debidos a los altos montos, al multiplicar con solo 2 decimales trae mucha diferencia: solo en esos casos se exigen 4 decimales ¿por qué demonios explicamos esto? Más adelante veréis ).

Por supuesto, el comando pass lo eliminamos y el comentario también, pero no debemos dejarlo así, siempre debemos agregarle un texto explicativo, no solo para nosotros a futuro, que se nos pueden olvidar las cosas (¡vamos , a menos que seas Rainman!) sino para enriquecer a la comunidad de software libre, debemos compartir nuestras creaciones (y cobrar por el servicio, claro está, el que trabaja se gana su pan diario). Si con esos argumentos no os hemos convencido aquí va un tercero que es necesario: Python.org tiene algo llamado docustring que fue diseñado para que se puedan construir manuales a partir de un formato especial que nosotros agreguemos a nuestras funciones. ¿Cómo funciona esto? Solamente os decimos que debemos seguir estudiando cómo escribir funciones y en su oportunidad volveremos a tocar el tema.

Baste entonces con escribir nuestro comentario encerrado en un  entrecomillado triple para cumplir con Python.org y sus normas, veamos

>>> def impuesto(base):
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado '''
...     print('Impuesto a pagar:',round(base*12/100,2))
... 
>>>

¿A que es más lúcida nuestra función? Pero ojo, ahora vamos a llamar la función impuesto() tal cual, sin ningún monto y veremos un hermoso error, al traste con nuestra emoción, pero la computadora está en lo correcto, y si nosotros hemos fallado ¿qué esperamos entonces de nuestros futuros usuarios de nuestros programas?

Pues he aquí que vamos a mejorar nuestra función, la versión 0.1, de esta manera:

>>> def impuesto(base=0):
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado V. 0.1 '''
...     if base==0:
...         print('Introduzca un monto mayor que cero.')
...     else:
...         print('Impuesto a pagar:', round(base*12/100,2))
>>>

Agregamos un valor por defecto así que si al llamar a la función no le pasamos argumento entonces toma un valor de cero y si el valor es cero imprime un mensaje invitando a hacerlo. Hemos  convertido una función con argumento obligatorio en una que no lo es. Esto tiene ventajas y desventajas: si no le ponemos valor por defecto nos obligamos nosotros mismos a ser mejores programadores. Pero como le pusimos valor por defecto es recomendable que el programa avise que se le está pasando, así sea verdad o no, un valor cero, por lo tanto el impuesto sería cero y la función no tendría razón de ser. Si nos equivocaramos programando y en algún punto llamamos a la función sin argumento con el tiempo recibiremos una hermosa llamada telefónica de nuestros clientes diciendo algo como «metemos el monto de la base y el programa dice que introduzcamos un valor mayor que cero«.

Así nuestra función sigue evolucionando: volvemos a colocarla para que sea obligatoria la base como argumento PERO dejamos el mensaje y lo mejoramos para manejar valores negativos, la versión 0.2 quedaría así:

>>> def impuesto(base):
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado Ver. 0.2 '''
...     if base<=0:
...         print('Introduzca un monto mayor que cero.')
...     else:
...         print('Impuesto a pagar:', round(base*12/100,2))
>>>

Funciones con argumentos con palabras clave.

Os dijimos que el monto de la tasa de impuesto dura meses y hasta años con el mismo valor, pero eventualmente cambia. Por ello vamos a pensar en el futuro y modifiquemos otra vez, sería la versión 0.3:

>>> def impuesto(base, tasa=12):
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado Ver. 0.3 '''
...     if base<=0:
...         print('Introduzca un monto mayor que cero.')
...     else:
...         n_tasa = input('Introduzca tasa (12%)')
...         if len(n_tasa) > 0:
...             tasa=float(n_tasa)
...         print('Impuesto a pagar: Bs.', round(base*tasa/100,2))
...
>>>

Aquí le damos la oportunidad al usuario de modificar la tasa si ha cambiado, de lo contrario pulsa intro y la tasa seguirá con su valor por defecto de un 12% que le colocamos al declarar la función. La función input() devuelve una cadena de texto: si el usuario escribió algo la longitud de la cadena es mayor a cero y la función len() nos lo dirá así, por otra parte la función float() convertirá la cadena de texto a un número de doble precisión, capaz de manejar decimales.

Pasaremos por alto que el usuario introduzca un valor no numérico, ya llegará el momento de mejorar nuestro código. Por ahora nos interesa seguir aprendiendo. Así como modificamos nuestra función nos permite para la tasa desde la llamada a la función, por ello es lo correcto mostrar dicho monto para que la función input() enseñe la tasa que va a aplicar, podemos modificar la línea de la siguiente manera:

...         n_tasa = input('Introduzca tasa ('+str(tasa)'%)')

Para llamar a la función escribiremos impuesto(100 , 15) para indicarle a la función, por lógica, que a un monto de Bs. 100 le calcule el 15% de impuesto. Pero con Python tenemos varias maneras de llamar a la función y todas producirán el mismo resultado: Bs. 15 -si simplemente presionamos intro cuando verifica la tasa-, probadlo en vuestras cónsolas por favor:

>>> impuesto(100 , 15 )
Impuesto a pagar: Bs. 15.0
>>> impuesto(base=100 , tasa=15)
Impuesto a pagar: Bs. 15.0
>>> impuesto(tasa=15, base=100)
Impuesto a pagar: Bs. 15.0
>>> impuesto(tasa=15, 100)
  impuesto(tasa=15 , 100)
                    ^
SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg

En la última entrada nos arroja error porque no estamos pasando el valor con su palabra clave, Python espera que el primer argumento sea obligatorio y no importa si solo tiene 2 argumentos (con una palabra clave pues por descarte el otro argumento es el «restante»), es decir, si vamos a cambiar el orden de los argumentos siempre debemos pasarle la palabra clave para indicarle a donde va cada valor. De otra manera, pues nos aprendemos de memoria el orden exacto de los argumentos de cada función. Si tenemos un editor que nos ayude a escribir las funciones, bien, por medio de tooltips nos dirán el nombre y tipo de variable que espera cada función mientras estamos escribiendo un comando al programar. Pero en GNU/Linux se necesitan programas pequeños que hagan cosas pequeñas y las hagan bien. Previendo la programación a futuro, rumbo a la inteligencia artificial, Python nos ofrece algo muy interesante. Empecemos por docustring ¿lo recordáis?

Anotaciones en funciones.

Podemos ‘preguntarle’ a la función para qué sirve por medio de su docustring simplemente ingresando lo siguiente:

>>> print(impuesto.__doc__)
 Cálculo del IVA a un monto dado V. 0.3

Ya vamos viendo la utilidad de documentar a medida que programamos; también tenemos la posibilidad de «saber» cuántos argumentos recibe la función sin haberle pasado un solo dato, lo que nos prepara para el poder usarla (si es que otra persona la escribió o es lo que nosotros escribimos para otras personas). Para ello debemos agregar a nuestra función la siguiente notación « -> float: » ya que así definimos qué tipo de dato espera entregar y recibir la función (eso disciplina nuestras tácticas de programación, pasandole a la función el tipo correcto de dato):

>>> def impuesto(base: float, tasa: float =12) -> float:
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado Ver. 0.3 '''
...     if base<=0:
...         print('Introduzca un monto mayor que cero.')
...     else:
...         n_tasa = input('Introduzca tasa (12%)')
...     if len(n_tasa) > 0:
...         tasa=float(n_tasa)
...     print('Impuesto a pagar: Bs.', round(base*tasa/100,2))
...
>>>print(impuesto.__annotations__)
{'base': <class 'float'>, 'return': <class 'float'>, 'tasa': <class 'float'>}

¿Observáis el formato como devuelve las definiciones de los argumentos? Vamos a analizarlos y para ello lo colocaremos en varias líneas de manera indentada:

{
    'base': <class 'float'>,
    'return': <class 'float'>,
    'tasa': <class 'float'>
}

La primera y última línea encierra la definición por medio de corchetes de apertura y cierra. La segunda línea indica que un argumento tiene como nombre clave la palabra ‘base’ y debe ser un número flotante.  La tercera línea «return’ indica lo que devuelve la función, una variable numérica flotante (la cual habremos redondeado a dos decimales, como explicamos). No especifica nombre pues ya sabemos cómo se llama la función. La cuarta línea también indica que debe recibir un argumento llamado ‘tasa’ y debe ser númerica de tipo flotante. Notarán que las nombran entre corchetes angulares como «class» o clase en castellano: si nosotros hiciéramos nuestras propias clases podremos referirnos a ellas en cualquier momento. Hay clases definidas de antamano en Python: ‘float’ es una variables numérica que admite hasta 16 decimales (en su momento veremos los tipos de datos disponibles en Python).

Las anotaciones de funciones son totalmente opcionales y están definidas en PEP 484 y son de reciente adaptación, año 2015, aunque tienen su base en otras PEP, aparte de ser compatibles, en cierta forma.

Palabra clave «return«.

Lo próximo que vamos a realizar es transformar completamente nuestro código a una verdadera función con el comando return, veamos:

>>> def impuesto(base: float, tasa: float =12, decimales: int =2) -> float:
...     ''' Cálculo del IVA a un monto dado Ver. 0.4'''
...     monto=round(base*tasa/100, decimales)
...     return monto
... 
>>> valor_impuesto=impuesto(100)
>>> print(valor_impuesto)
12.0

Lo que hicimos fue agregarle un argumento adicional, opcional, con la palabra clave «decimales» y que por defecto es 2 (por ley de nuestra República) y la «tasa» de impuesto que por ahora es 12 pero que le podemos pasar a la función un valor diferente sea el caso. También utilizamos una variable llamada «valor_impuesto» donde guardamos el valor devuetlo para la función y a continuación lo imprimimos por pantalla; pero esta variable la podemos usar donde y como la necesitemos. Así podemos practicar de varias maneras el por palabras claves, veamos, que la práctica hace al maestro (recordemos que estamos en modo interactivo y simplemente al llamar la función se imprime automáticamente por pantalla, pero si la guardamos en un archivo .py debemos guardar en una variable para luego imprimirla, tal como codificamos, de lo contrario no tendremos salida por pantalla):

>>> impuesto(20)
2.4
>>> impuesto(100, tasa=7)
7.0
>>> impuesto(100, tasa=15, decimales=4)
15.0
>>> impuesto(1477, tasa=17, decimales=4)
251.09
>>> impuesto(1970, tasa=17.89, decimales=4)
352.433
>>> impuesto(1341, decimales=4, tasa=17.89)
239.9049

Lo que siempre debemos hacer es «pasarle» la base, y luego por medio de palabras claves, sin importar el orden, los otros dos argumentos, de lo contrario arroja error (o excepción que es el nombre correcto). Si queremos pasarle argumentos, sin importar el orden, debemos colocarle palabras claves a todos los argumentos, de la siguiente manera:

>>> impuesto(decimales=2, tasa=10, base = 1500)
150.0
>>> impuesto(decimales=2, tasa=10)
Traceback (most recent call last):
 File "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gedit/plugins/pythonconsole/console.py", line 378, in __run
 r = eval(command, self.namespace, self.namespace)
 File "<string>", line 1, in <module>
TypeError: impuesto() missing 1 required positional argument: 'base'

Sin embargo, si le pasamos solamente los decimales y la tasa y no le pasamos la base, arroja error, porque ese debe ser un argumento obligatorio , ya que tasa y decimales le colocamos valores por defecto y así los convertimos en argumentos opcionales.

Uso de variables para pasarlas a las funciones.

Veremos algo que es facilmente deducible, pero lo complicaremos un poco con los valores por defecto en los argumentos opcionales de una función. Nos explicamos: podemos guardar en variables los valores y luego pasarlos a la función:

>>> miMonto=450
>>> miTasa=10
>>> misDecimales=3
>>> miImpuesto=impuesto(miMonto, miTasa, misDecimales)
>>> print(miImpuesto)
45.0
>>> miImpuesto=impuesto(tasa=miTasa, base=miMonto, decimales=misDecimales)
>>> print(miImpuesto)
45.0

Esto no necesita mayor explicación: es simplemente pasarle los valores por medio de variables. Lo que es más avanzado es pasarle los valores por defecto a la función por medio de variables declaradas antes de definir la función y dichas variables luego pueden cambiar su valor pero la función quedará definida con los valores dados exactamente antes de haber definido la función. Podemos así redefenir la función y luego explicaremos su utilidad:

valor_tasa=15
def impuesto(base: float, tasa: float =valor_tasa, decimales: int =2) -> float:
    ''' Cálculo del IVA a un monto dado Ver. 0.4'''
    monto=round(base*tasa/100,decimales)
    return monto

valor_tasa=16

Aunque luego cambiemos la variable valor_tasa a 16, la función impuesto() quedará en un valor de  por defecto de 15 en la tasa a lo largo de todo el programa.

¿Recordáis que os dijimos que la tasa de impuesto puede variar, según las necesidades fiscales del país? Pues bueno, nuestra función se puede preparar a futuro (por ejemplo, realizamos una sencilla aplicación de facturación y manejo de inventario) si escribimos nuestras funciones de esta manera, las podemos a volver a recompilar rápidamente si al módulo principal le cambiamos el valor. 

Funciones con argumentos arbitrarios.

Podemos definir una función que acepte cualquier argumento, habiendo ya estudiado anteriormente la flexibilidad que denota Python. Son pocos caracteres que la componen, pero no se dejen engañar: es una función compleja y difícil de asimilar, muy genérica, y es difícil darle un uso práctico:

>>> def mi_funcion(*argumentos):
...     for mi_arg in argumentos:
...         print(mi_arg)
... 
>>> mi_funcion(20)
20
>>> mi_funcion()
>>> mi_funcion(20,"prueba")
20
prueba
>>> mi_funcion(20, "prueba", 17, 20, "otra prueba")
20
prueba
17
20
otra prueba
>>>

Funciones con argumentos arbitrarios pero con palabras claves.

Para «declarar» argumentos arbitrarios en una función solamente tenemos que precederla con un asterisco y así Python «sabrá» agruparlas en un «diccionario» lo cual nos permite listarlas (y trabajar) dichos argumentos (que serán una simple variable más dentro de la función). Pero como mejor es explícito que implícito, Python nos permite pasar argumentos con palabras claves (y todas deben llevar su palabra clave o producirá una «errror» o excepción). Tomemos de nuevo nuestra función de cálculo de IVA con una base dada

>>> def impuesto(**argumentos) -> float:
...     ''' Funciones con argumentos y palabras claves '''
...     monto=0
...     base = 0
...     tasa = 12
...     decimales = 2
...     for arg_clav in argumentos.keys():
...         if arg_clav=='base':
...             base=float(argumentos[arg_clav])
...         if arg_clav=='tasa':
...             tasa=float(argumentos[arg_clav])
...         if arg_clav=='decimales':
...             decimales=int(argumentos[arg_clav])
...     monto=round(base*tasa/100,decimales)
...     return monto
...
>>> monto_iva=impuesto(decimales=2, base=500, tasa=7)
>>> print(monto_iva)
35.0
>>> print(impuesto.__annotations__)
{'return': <class 'float'>}
>>> print(impuesto.__doc__)
 Funciones con argumentos y palabras claves 
>>> 

Ya nuestras funciones van ganando complejidad y cada vez es más difícil escribirlas en modo interactivo, creemos que ya vale la pena escribirlas en un archivo por medio de nuestro editor de texto favorito, pronto daremos unas recomendaciones al respecto y unas normativas de Python. Mientras, veámos que sucede en este último ejemplo:

  • Línea 1: declaramos la función en sí con metadatos incluídos.
  • Línea 2: le establecemos su docustring.
  • Líneas 3 a 6: incializamos las variables con su valor pro defecto, si lo tuviera.
  • Línea 7: llamamos a un ciclo for para enumerar todos los argumentos con palabra claves «pasadas» a la función.
  • Líneas 8 a 13: por medio de sentencias condicionales verificamos si todos los elementos de la fórmula del cálculo del impuesto están presentes, si faltare alguno pues tomaría su valor por defecto.
  • Línea 14: realiza el cálculo en sí.
  • Línea 15: devuelve el resultado hacia fuera de la función.
  • Demás líneas: anotaciones de la función y su docustring. Obsérvese que en las anotaciones solo nos indica que es una función que solo devuelve un valor numérico flotante, sin ninguna información de los argumentos necesarios para que «haga su trabajo»

¿Qué utilidad tiene esto, declarar una función tan extraña que acepte cualquier cantidad de argumentos con palabras clave? Cuando veamos los diccionarios en mayor detalle se nos ocurrirán unos cuantos usos útiles, en este punto vamos a probar algo muy sencillo:

>>> diccionario = { "base" : 277.25 , "tasa" : 19 , "decimales": 3 }
>>> impuesto(**diccionario)
52.678
>>>

Fíjense que las palabras claves deben estar encerradas entre comillas, y que debemos colocarle dos asteriscos al llamar a la función, así estemos declarando la función con **argumentos, esto es lo más curioso del asunto y nos devuelve al principio: cualquier función acepta los argumentos con palabras claves si le colocamos ** al llamar la función con un diccionario ¿complejo, cierto? Y apenas estamos comenzando 😉 .

Funciones «clonadas».

Python nos permite tomar las funciones que importemos y «cambiarles» el nombre. Así nuestra función impuesto() que escribimos, tal vez sea para nosotros memorizarla de otra manera, por ejemplo impt(), pues solo debemos escribir impt = impuesto  y pasarle los valores con el diccionario que hicimos anteriormente, he aquí:

>>> diccionario = { "base" : 277.25 , "tasa" : 17 , "decimales": 4 }
>>> impt = impuesto
>>> impt(**diccionario)
47.1325
>>>

Función abreviada lambda.

A veces necesitamos usar una función una sola vez (cosa rara) y codificarlo en 3 líneas como mínimo (aparte de ir en una sección aparte de nuestro proyecto dedicada a las funciones) pues que nos lleva tiempo y espacio. Para ello echamos mano de la ¿función de funciones? el comando lambda. Este comando nos permite aplicar, por ejemplo, un cálculo como el nuestro, que es sumamente sencillo, practiquemos:

>>> (lambda base : round(base*12/100,2))(100)
12.0

Como vemos no le colocamos nombre a la función, solo le indicamos que devuelva la misma base con el cálculo del impuesto (es todo lo que encierra el primer par de paréntesis de izquierda a derecha) y en el segundo par de paréntesis le pasamos el argumento con la base a calcular. Tal vez sea complicado de entender así que pasamos a definir la función y «clonarla» con un nombre:

>>> impuesto=lambda base : round(base*12/100,2)
>>> impuesto(1000)
120.0
>>> impuesto(7)
0.84
>>> impuesto(70)
8.4
>>> impuesto(100)
12.0
>>>

Acá vemos que es una manera de definir rápidamente una función. Si queremos colocarle los argumentos completos la podemos definir de la siguiente manera:

>>> impuesto=lambda base, tasa, decimales: round(base*tasa/100,decimales)
>>> impuesto(100,12,2)
12.0
>>> impuesto(543,17,4)
92.31
>>>

Evidentemente que los argumentos son posicionales, si queremos agregarles palabras claves… pues para eso definimos la función completa como ya lo hemos hecho. Consideramos útil a este comando/función dentro de otra función declarada para que se circunscriba dentro de esa función solamente, pero vosotros juzgad y dadle algún otro uso novedoso, ¡a practicar!

Estilo al codificar.

En PEP 8 se especifica cómo codificar nuestras funciones y para que queden correctas deben cumplir con las suguientes especificaciones:

  • Se deben indentar con 4 espacios y sin tabuladores (ver al final nuestras recomendaciones).
  • Las líneas no deben superar los 79 caracteres.
  • Se deben usar líneas en blanco entre funciones y clases.
  • Cuando sea posible, coloque los comentarios en la misma línea que describe.
  • Se debe usar docustring (¿deberíamos traducirlo como ‘docutexto‘?).
  • Se deben usar espacios entre los operadores y después de las comas pero no dentro de los paréntesis, ejemplo: a = f(1,2) + g(3,4) .
  • En el caso de las funciones y métodos se deben separar las palabras con guión bajo, por ejemplo impuesto_iva() , impuesto_sobre_renta() ; las clases se deben nombrar en estilo jorobas de camello: TasaDeImpuesto.
  • En el caso de que nuestro código sea para uso internacional, deberemos usar solamente caracteres básicos. Evidentemente que nuestro idioma utiliza muchos caracteres extendidos en UTF-8, así que todo dependen hacia adonde va dirigido.

Uso de gedit con python.

Por mucho nuestro editor de texto favorito es gedit debido a que tiene ciertas características deseables para programar pequeños proyectos de código.

Las capturas de pantalla aquí mostradas corresponde a gedit 3.10.4:

gedit version 3.10.4
gedit version 3.10.4

Al ejecutarlo lo primero que debemos activar es la barra de herramientas y la barra de estado en el menú desplegable «Ver»:

gedit barra de herramientas y barra de estado
gedit barra de herramientas y barra de estado

Al marcar estas dos opciones podremos ver en la aprte superios los comandos más usados como: documento nuevo, abrir documento, guardar, imprimir, etcétera. A pesar que todos estos comandos tiene sus atajos de teclados, los íconos de los botones tienen un efecto muy intuitivo. La parte más importante es la parte inferior la cual permite escoger qué lenguaje estamos programando y justo al lado la cantidad de espacios a insertar en el indentado automático y al presionar la tecla tabulador inserte espacios en vez de la caracter tabulador en sí, veamos:

gedit ventana principal
gedit ventana principal

gedit lenguajes soportados
gedit lenguajes soportados

gedit cantidad de espacios a usar con la tecla TAB
gedit cantidad de espacios a usar con la tecla TAB

También podemos guardar nuestras perferencias para la próxima vez que ejecutemos gedit, para hacerlo vamos al menu desplegable «Editar» -> «Preferencias» y marcamos las siguientes opciones, todo según las normas de estilo de Python:

Preferencias de gedit
Preferencias de gedit

  • Mostrar los números de línea nos sirve para hallar rápidamente dónde debemos corregir cuando el depurador Python nos indica algún fallo de sintaxis.
  • Al mostrar el margen derecho con una pequeña marca de agua nos ayuda a no sobrepasar los 79 caracteres.
  • Si activamos el ajuste de texto, así no sobrepasamos los 79 caracteres por línea pero cambiamos el tamaño de nuestra ventana, gedit nos colocará las líneas que no quepan en la ventan en múltiples líneas pero respetando la numeración para indicarnos que es una sola línea sobre la que estamos trabajando. La opción de no dividir palabras nos permite los comandos completos, sin divisiones.
  • La opción de resaltar la línea actual nos permite enfocarnos en la linea sobre la cual estamos editando y si es multilínea (ve punto anterior) nos  ofrece un mejor panorama.
  • Por último resaltar parejas de corchetes nos permite anidar funciones y sus argumentos son más fáciles de visualizar.

gedit activar ajuste de texto
gedit activar ajuste de texto

Una vez hayamos fijado nuestras preferencias (la cuales se aplican en tiempo real, así que muestran como se ve nuestro archivo de una vez) también podemos activar los complementos que nos serán muy útiles:

 

gedit complementos: completado de palabras, completar paréntesis y cónsola python.
gedit complementos: completado de palabras, completar paréntesis y cónsola python.

  • El completado de palabras «memoriza» los comandos que hayamos escrito y al nosotros volver a escribirlos el complemento lo sugiere por medio de un pequeño menú emergente. Recomendamos hacer click en «preferences» y marcar interactivo y un mínimo de 3 letras por palabra.
  • Completar paréntesis, corchetes rectos y llaves evita el error común de no hacerles el cierre. No funciona con los corchetes angulares «<» y «>».
  • Por último la cónsola python: al activarla podemos pulsar CTRL+F9 y una subventana en la parte inferior nos abre una cónsolar interactiva con práticamente las mismas características de la cónsola python. Podemos volver a la edición del documento con la tecla ESC y volver a abrir la cónsola python con CONTROL+F9.

gedit con la cónsola python activada
gedit con la cónsola python activada

 

Fuentes consultadas:

En idioma castellano:

Enlaces en idioma inglés:

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